Py之pymc：pymc的简介、安装、使用方法之详细攻略目录pymc的简介pymc的安装pymc的使用方法1、时序性任务(1)、使用Euler-Maruyama方案推断SDE的参数pymc的简介 PyMC（以前称为PyMC3）是一个专注于高级马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）和变分推断（VI）算法的Python包，用于贝叶斯统计建模。其灵活性和可扩展性使其适用于各种问题。PyMC是一个功能强大的贝叶斯建模工具，提供了丰富的特性和算法，适用于各种统计建模和推断任务。包括(广义)线性模型和层次线性模型案例研究、因果推断、诊断和模型评估、高斯过程、ODE模型推断、马尔科夫链蒙特卡洛方法、混合模型、
是否可以在pyMC3中增量更新模型。我目前找不到这方面的信息。所有文档始终使用先验已知数据。但在我看来，贝叶斯模型还意味着能够更新信念。这在pyMC3中可能吗？我在哪里可以找到这方面的信息？谢谢你:) 最佳答案 按照@ChrisFonnesbeck的建议，我写了一个关于增量先验更新的小教程笔记本。它可以在这里找到:https://github.com/pymc-devs/pymc3/blob/master/docs/source/notebooks/updating_priors.ipynb基本上，您需要将后验样本包装在一个自定义的
我正在学习用于贝叶斯建模的PyMC3。您可以使用以下方法创建模型和示例:importpandasaspdimportpymc3aspm#obsisaDataFramewithasinglecolumn,containing#theobservedvaluesforvariableheightobs=pd.DataFrame(...)#wecreateapymc3modelwithpm.Model()asm:mu=pm.Normal('mu',mu=178,sd=20)sigma=pm.Uniform('sigma',lower=0,upper=50)height=pm.Normal('
有人可以给出一些关于如何并行化PyMCMCMC代码的一般说明。我正在尝试按照给定的示例运行LASSO回归here.我在某处读到并行采样是默认完成的，但我是否仍需要使用类似ParallelPython的东西来让它工作？这是一些我希望能够在我的机器上并行化的引用代码。x1=norm.rvs(0,1,size=n)x2=-x1+norm.rvs(0,10**-3,size=n)x3=norm.rvs(0,1,size=n)X=np.column_stack([x1,x2,x3])y=10*x1+10*x2+0.1*x3beta1_lasso=pymc.Laplace('beta1',mu=0
我刚刚完成BayesianAnalysisinPython通过OsvaldoMartin预订(了解贝叶斯概念和一些奇特的numpy索引的好书)。我真的很想将我的理解扩展到用于无监督样本聚类的贝叶斯混合模型。我所有的谷歌搜索都把我带到了AustinRochford'stutorial这真的很有用。我了解正在发生的事情，但我不清楚这如何适应集群(尤其是使用多个属性进行集群分配，但这是一个不同的主题)。我了解如何为Dirichlet分布分配先验，但我不知道如何在PyMC3中获取簇。看起来大部分mus都收敛到质心(即我从中采样的分布的均值)，但它们仍然是独立的组件。我考虑过为weights(模
我正在尝试找出如何使用pymc正确制作离散状态马尔可夫链模型.举个例子(在nbviewer中查看)，让我们创建一个长度为T=10的链，其中马尔可夫状态是二进制的，初始状态分布是[0.2,0.8]并且在状态1中切换状态的概率是0.01而在状态2是0.5importnumpyasnpimportpymcaspmT=10prior0=[0.2,0.8]transMat=[[0.99,0.01],[0.5,0.5]]为了制作模型，我制作了一个状态变量数组和一个取决于状态变量的转换概率数组(使用pymc.Index函数)states=np.empty(T,dtype=object)states[
在beingunsuccessfulinusingdecorators之后为了定义“指数随机变量的对数”的随机对象，我决定使用pymc.stochastic_from_dist为这个新分布手动编写代码。我尝试实现的模型可在此处获得(第一个模型):现在，当我尝试使用MCMCMetropolis对log(alpha)进行采样并使用正态分布作为建议时(如下图所示的采样方法)，我收到以下错误:File"/Library/Python/2.7/site-packages/pymc/distributions.py",line980,inrdirichletreturn(gammas[0]/gam
在beingunsuccessfulinusingdecorators之后为了定义“指数随机变量的对数”的随机对象，我决定使用pymc.stochastic_from_dist为这个新分布手动编写代码。我尝试实现的模型可在此处获得(第一个模型):现在，当我尝试使用MCMCMetropolis对log(alpha)进行采样并使用正态分布作为建议时(如下图所示的采样方法)，我收到以下错误:File"/Library/Python/2.7/site-packages/pymc/distributions.py",line980,inrdirichletreturn(gammas[0]/gam
我有一个结构如下图所示的模型:我有几个人(在这张图片中索引为1...5)。种群参数(A和B，但可以有更多)确定每个个体的潜在变量L[i]的分布。潜在变量L[i]以概率的方式确定观测值X[i]。这个模型是“稀疏的”，因为大多数节点没有直接连接它们的边。我正在尝试使用PyMC来推断总体参数以及每个人的潜在变量。(更详细地描述我的具体情况的一个相关问题是here。)我的问题是:我应该使用AdaptiveMetropolis而不是另一种方法，如果是，是否有任何“技巧”来分组随机变量正确吗？如果我正确理解AdaptiveMetropolis采样(我可能不会...)，该算法会为未知数(A、B和所有
我有一个结构如下图所示的模型:我有几个人(在这张图片中索引为1...5)。种群参数(A和B，但可以有更多)确定每个个体的潜在变量L[i]的分布。潜在变量L[i]以概率的方式确定观测值X[i]。这个模型是“稀疏的”，因为大多数节点没有直接连接它们的边。我正在尝试使用PyMC来推断总体参数以及每个人的潜在变量。(更详细地描述我的具体情况的一个相关问题是here。)我的问题是:我应该使用AdaptiveMetropolis而不是另一种方法，如果是，是否有任何“技巧”来分组随机变量正确吗？如果我正确理解AdaptiveMetropolis采样(我可能不会...)，该算法会为未知数(A、B和所有
