関数からの一連のサンプルがありますが、その関数Y = f(X)にはdランダム変数X_1, X_2...X_dがあり、応答変数はas , , ...Yの設定があり、最後にas (Y は実数値) の設定があります。これらのサンプルを次元の行列に格納し、応答をベクトルに格納します。Xx_1x_2x_dYy(n x d)(d x 1)
新しいサンプルを受け取ったときに簡単に分布を更新できるように、Python で共同分布を計算したいと考えています。
最も重要なことは、 をX条件として自分で計算した分布から設定をサンプリングできるようにしたいということです。YY = yXY = y
一部の変数はカテゴリ変数で、一部は序数変数ですが、X_i必要に応じてそれらを整数に離散化しても問題ありません (つまり、{'red', 'blue', 'green'} => {1, 2, 3} のセット)。
それを行うのは小さなものでは十分簡単dですが、上に行くほど難しくなります。Python でのこのワークフローに対応するソリューションまたはフレームワークが存在する場合、どのようなソリューションまたはフレームワークがありますか? たぶん、numpy で自分のものを作るのはそれほど悪くないでしょうか? サンプルコード？統計に関する私の知識はほとんどありませんが、Python はかなり得意です。