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python - PyMC2 コードを PyMC3 に移植 - スポーツ分析の階層モデル
次のコードを試しましたが、問題が発生しました。.values が問題だと思いますが、これを Theano オブジェクトとしてエンコードするにはどうすればよいですか?
以下は私のデータソースです
動作する PyMC2 コードは次のとおりです。 data_file = DATA_DIR + 'results_2014.csv'
PyMC3への移植の試み:)そして、ラングリングコードを含めます。独自のデータディレクトリなどを定義しました。
そして、値が Theano オブジェクトではないというエラーが表示されます。これは上記の .values 部分だと思います。しかし、これを Theano tensor に変換する方法について混乱しています。テンソルは私を混乱させています:)
PyMC3構文で何かを誤解したため、明確にするためのエラーです。
theano - パラメータの固有分解を含むモデルで PyMC3 の NUTS を使用することは可能ですか?
可能性に行列内のすべての項の合計を計算するモデルがあります
P = U exp(tD) U^-1
どこ
UDU^-1 = Q
Q はパラメーターの行列です。PyMC3 で NUTS を使用する場合、NUTS は Q の各要素に対する P のすべての要素の微分を計算できる必要があります。これは記号微分器を使用して可能ですか? PyMC3 が使用する Theano では?
python-2.7 - pymc3の外でpymc3尤度/事後を使用する:どのように?
比較のために、PyMC3 の外部で事後密度関数を利用したいと思います。
私の研究プロジェクトでは、PyMC3 が独自のカスタム コードと比較してどの程度うまく機能しているかを調べたいと考えています。そのため、社内のサンプラーや尤度関数と比較する必要があります。
内部 PyMC3 posterior を呼び出す方法を理解したと思いますが、非常にぎこちなく感じます。より良い方法があれば知りたいです。現在、変数を手動で変換していますが、pymc にパラメーター ディクショナリを渡して、事後密度を取得できるはずです。これは簡単な方法で可能ですか？
どうもありがとう！
デモコード:
python - PyMC3 は潜在的なディリクレ割り当てモデルの作成に役立ちますか?
私はここ数週間、PyMC を学ぼうと試みてきました。私の主な仕事は PyMC を使って LDA トピック モデルを構築することです。私はもともとこの例を PyMC2.3 https://stats.stackexchange.com/questions/104771/latent-dirichlet-allocation-in-pymcで試しましたが、非常に単純なモデルの場合、一晩実行され、サンプリングステップにさえ到達しませんでした. したがって、私は PyMC3 に切り替えました。
確率変数はカテゴリ変数であるため、基本的な制限はありますか? PyMC3 で LDA モデルの作成に成功した人はいますか? Unable to create lambda function in hierarchy pymc3 modelで部分的な実装を見つけましたが、コンテナーがないと動作しませんでした。これを構築する方法を理解するために私が研究できるリソースを知っている人はいますか?
python - pymc3 と信念による線形回帰
でベイジアン統計を把握しようとしていますpymc3
単純な線形回帰のためにこのコードを実行しました
トレースが何を表しているのかわかりません
ベイジアン理論を十分に理解していれば、 を取得し、それらの組み合わせの確率を出力する関数があるbeliefはずです。alphabetasigma
変数からこのbelief構造を取得するにはどうすればよいですか?trace