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python - PyMC を使用した不均一なポアソン過程の適合
私はPyMCを初めて使用し、最大事後推定値を使用して、不均一なポアソンプロセスを区分定数レート関数に適合させようとしています。
私のプロセスは、1 日の間にいくつかのイベントを記述します。したがって、私は 1 日を 24 時間に分割しています。つまり、レート関数 (区分定数) 内に 24 の定数があることを意味します。
以下のアイデアを組み合わせる:
次のコードを思いつきましたが、満足のいくものではありません(結果的には間違っていると確信しています):
a0、a1... の値が私のデータに適合していないようです (指定されたラムダを使用した非均質ポアソン過程からのサンプリングによって生成されました -> テストケース!)
ラムダをどのように適合/推定できますか? 私は何を間違っていますか？
(私は pyMC 2.3.2 を使用しています!)
python - PyMC におけるディリクレ分布
誰かが PyMC でディリクレ分布を使って作業することを説明できますか (実際の例を使って) ?
些細なことだと思いますが、すべてのコンポーネントの痕跡を見つけることができません。抜け道はありますか？
コードの関連部分はすでにここに投稿しています
python - pymc で MAP を 2 回実行すると、異なる値が得られる
pymc での MAP 最適化について学びたいと思いました。lambdamcmcを使用してサンプリングした
後の次の事後分布を得ました
明らかに、事後はラムダ = 0.20 で最大になり、95% 間隔は [0.17, 0.24] です (間違っている場合は訂正してください)。
私が知る限り、MAP はポイント推定値 (最大事後確率を持つラムダの値) を提供しますが、MAP を 2 回実行すると、異なる値が得られます。
d 同じプログラムの 2 回の実行で map を使用した後、nd の前にラムダの値を出力しています。
MAP使用前 0.200091865615 MAP使用後 0.197584715205
MAP使用前 1.28960939539 MAP使用後 2.70871770586
誰かが何が起こっているのか、この問題を取り除く方法を説明できますか?
scipy - クラスタリング: 単一点クラスターなし
各クラスターの最小ボリューム境界楕円体を構築するためにクラスター化する必要がある 4 次元データがあります。単一の点で楕円体の信頼領域を構築できないため、単一の点のクラスター、または少なくとも、可能な限り少ない数の単一の点のクラスターを持ちたくありません。私の問題では、クラスターの数は事前に与えられていません。だから私は Scikit-learn のアフィニティ伝播 - http://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#affinity-propagationを使用してクラスターの数を推定し、データからクラスタリングを実行しています。しかし、このアプローチにより、非常に多くの単一点クラスターが得られます。この問題を解決する方法について洞察を与えることができますか?
PS : さらに詳しい情報を提供するために、ベイジアン証拠計算のための楕円体のネストされたサンプリングに取り組んでいます。