pymc

7calore

2risposta

Risoluzione problemi inversi con PyMC

Supponiamo siamo in una precedente su X (ad esempio X ~ gaussiana) e un attaccante operatore y = f (x). Supponiamo di aver osservato y per mezzo di un esperimento e che questo esperimento possa essere

python probability pymc mcmc 2013-07-01

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5calore

1risposta

accesso al valore di una variabile casuale in PyMC3

In PyMC2, esistono metodi random() e value() per generare un valore casuale e ottenere il valore corrente delle variabili casuali. C'è un modo per fare lo stesso in PyMC3? p = pm.Dirichlet('p', theta=

python pymc pymc3 2015-07-17

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7calore

1risposta

Definizione di una distribuzione PyMC personalizzata

Questa è forse una domanda stupida. Sto cercando di adattare i dati a un PDF molto strano utilizzando la valutazione MCMC in PyMC. Per questo esempio voglio solo capire come adattarsi ad una normale d

python machine-learning pymc 2013-07-11

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21calore

1risposta

In che modo pymc rappresenta la funzione di distribuzione e probabilità precedente?

Se pymc implementa l'algoritmo di Metropolis-Hastings per ottenere campioni dalla densità posteriore rispetto ai parametri di interesse, quindi per decidere se passare allo stato successivo nella cate

python bayesian mcmc pymc 2013-05-23

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5calore

1risposta

BPMF modificato in PyMC3 utilizzando priori `LKJCorr`: PositiveDefiniteError utilizzando` NUTS`

In precedenza ho implementato il modello originale Bayesian Probabilistic Matrix Factorization (BPMF) in pymc3. See my previous question per riferimento, origine dati e impostazione problemi. Per la r

python bayesian pymc mcmc pymc3 2015-04-20

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8calore

1risposta

Come modellare una miscela di 3 normali in PyMC?

C'è a question on CrossValidated su come utilizzare PyMC per adattare due distribuzioni normali ai dati. La risposta di Cam.Davidson.Pilon era quello di utilizzare una distribuzione Bernoulli per asse

pymc mixture-model 2013-09-24

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