PyMC を使用して有向ベイズ ネットのパラメーターを推定したいと思います。スプリンクラー ネットワークを実装する 1 つの特定の例に出会いました。これには、3 つの確率変数と、ノードごとに定義された条件付き確率分布 (CPD) があります。
ただし、この例では、決定論的変数を使用してエンコードされた CPD があります。
観測データとして 2 つまたは 3 つの確率変数にわたる結合分布または周辺分布を決定論的 PyMC 変数に提供することは可能ですか? 言い換えれば、私のネットワークが X -> Z <- Y の形式である場合、観測データとして「x1,y1,z1」という形式のタプルのセットを提供して、CPD のパラメーターを学習することは可能ですか ( Z|X,Y)?