問題タブ [pymc]

OSX Mountain lionにpymcをインストールしようとしています。

gfortran ( http://gcc.gnu.org/wiki/GFortranBinaries#MacOSから) をインストールし、pymc のクローンを作成しました。

以前に機能していたものを試しました:「setup.py config --fcompiler=gfortran build」ですが、これによりエラーが発生します:

使用法: setup.py [global_opts] cmd1 [cmd1_opts] [cmd2 [cmd2_opts] ...]

または: setup.py --help [cmd1 cmd2 ...]

または: setup.py --help-commands

または: setup.py cmd --help

エラー: オプション --fcompiler が認識されません

「sudo python setup.py install」と実行すると、これが得られます

.

.

.

clang: 警告: コンパイル中に使用されない引数: '-mno-fused-madd'

src/ft2font.cpp:3 からインクルードされたファイル:

src/ft2font.h:16 からインクルードされたファイル:

/usr/X11/include/ft2build.h:56:10: 致命的なエラー: 'freetype/config/ftheader.h' ファイルが見つかりません

include ^ 1 エラーが発生しました。エラー: セットアップ スクリプトがエラーで終了しました: コマンド 'clang' が終了ステータス 1 で失敗しました

何が起こっているのですか？

ありがとう、

ジェン

ステップごとにサンプリングするときにサンプラーが非常に遅い理由を知りたいです。たとえば、次のように実行すると:

サンプリングは高速です。ただし、実行すると：

サンプリングは遅くなります (サンプリングが多いほど遅くなります)。

なぜ私がこれを尋ねているのか疑問に思っているなら..まあ、サンプラーの各ステップの後に変数の値に対していくつかの操作を実行したいので、段階的なサンプリングが必要です。

それをスピードアップする方法はありますか？

前もって感謝します！

- - - - - - - - - 編集 - - - - - - - - - - - - - - - - ------------------------------

ここで、特定の問題をより詳細に提示します。

競合する 2 つのモデルがあり、それらは 2 つの間の「スイッチ」として機能するカテゴリ変数を持つより大きなモデルの一部です。

このおもちゃの例では、観測されたベクトル 'Y' があり、これはポアソン分布または幾何分布で説明できます。カテゴリ変数 'switch_model' は、= 0 の場合は幾何モデルを選択し、=1 の場合はポアソン モデルを選択します。

各サンプルの後、switch_model が幾何学的モデルを選択した場合、ポアソン モデルの変数は更新されないようにします。これは、可能性に影響を与えていないため、単に漂流しているだけだからです。switch_model がポアソン モデルを選択する場合は、その逆です。

基本的に、各ステップで行うことは、選択されていないモデルの値を手動で 1 ステップ戻すことによって「変更」することです。

私の説明とコメント付きのコードが十分に明確になることを願っています。詳細が必要な場合はお知らせください。

Python と iPython は初めてです。パッケージ「pymc」を Mac 上の iPython にインストールする際に問題が発生しました。

私は基本的にこれらの指示に従いました。

これが私がしたことです：

まず、pymc のソース ファイルを github からダウンロードし、これを "Document" フォルダーの下に解凍しました。

次に、端末から次のように入力しました。

第三に、canopy python をデフォルトの python にしたかったのです。「pymc-devs-pymc-79bc2dc」のディレクトリの下で、次のように入力しました。

このステップは、https://support.enthought.com/entries/23646538-Make-Canopy-s-Python-be-your-default-Python-ie-on-the-PATH-に従いました。しかし、これを別のディレクトリに入力する必要があるかどうかはわかりませんでした。ただし、出力は正しいように見えました。

4 番目のステップでは、2 つの異なるアプローチを試しました。

最初のアプローチ: 以下のコードを端末に入力しました。

ただし、python setup.py config_fc --fcompiler gfortran build に入るとエラーが返されました。他のパッケージをインストールする必要があるかどうか疑問に思っていました。

2 番目のアプローチは、pip を直接使用することでした。

インストールは成功しました。それから私は次のステップに進みました。

5番目のステップ、私はまだ指示に従いました

警告メッセージがありました：

警告: statsmodels および/または patsy が見つかりません。glm サブモジュールをインポートしていません。

不適切なことをした場合、私はかなり混乱しました。

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)?

私は単純な PyMC 3 モデルを構築しようとしています。このモデルでは、潜在的な二変量ガウス密度で 2 つのカット ポイントと相関パラメーターを推定し、(多項) カウントのベクトルに対して 4 つの予測確率を生成します。(これは最終的に、これらのパラメータやその他のパラメータが多数の潜在的な多変量ガウス密度に対して推定される、より大きなモデルの一部になることを願っています。)

したがって、カット ポイント cx と cy を通常の確率変数としてモデル化し、相関パラメーター rho をスケーリングされたベータ確率変数としてモデル化したい (補足として、rho を処理するより良い方法を聞きたい - PyMC 3 はたとえば、通常の確率変数を切り捨てましたか?)。関数 mvnun を使用して、cx、cy、および rho の特定の値の予測確率を計算します。関数 mvnun は scipy.stats.mvn の一部です。これは、非常に正確な多変量正規 CDF 値を計算するための 2 つの関数を持つコンパイル済みの Fortran コードです。

相関行列 S に rho を貼り付けようとするか、cx または cy を積分限界を示す配列に入れると、次のようになります。

cx、cy、および/または rho に固定数値を使用すると、mvnun は問題なく動作します ('with model:' ブロックの内外で)。PyMC RV がこのエラーを引き起こす理由を突き止めようとして、いろいろ調べてみましたが、困惑しています。cx、cy、および rho が theano TensorVariables であると私は収集しますが、theano TensorVariables について、これらの問題を引き起こす原因が何かを理解することはできません。

PyMC RV を引数として Fortran 関数を呼び出そうとすると、根本的な問題はありますか? または、私のコードに何らかの欠陥がありますか? 両方？まったく別の何か？

私はPyMCを初めて使用し、PyMC 3を現在のバージョンだと思ってインストールしました（数週間前にインストールしたときにアルファバージョンが存在しなかったことに注意してください）。おそらく、2.3 をインストールして、これとそれを組み合わせる方法を考えるべきでしょうか?

いずれにせよ、物事を修正する方法についてのアドバイスは大歓迎です。

これが私のコードです：

同じインターセプトを共有する複数の行を合わせようとしています。

計算された MAP 推定値は、実際の値とはかけ離れています。これらの値は、 と の下限と上限、 の実際の値 (たとえば、適切な見積もりが得られる)、または回帰を実行する行数にも非常sigmasにa敏感aですa = [.2, .5, .7]。

これは私の線形回帰を実行する正しい方法ですか?

ps : シグマに指数事前分布を使用しようとしましたが、結果は良くありませんでした。