pymc3中用于均匀分布的区间转换是什么?
我注意到，当在pymc3中使用均匀分布时，采样器还会扫描_interval参数，除非指定了转换，例如: with fitModel6: normMu = pm.Uniform('normMu',lower=0,upper=1000) 不仅会导致对normMu进行采样，还会导致normMu_interval: 间隔的跟踪图 参数跟踪图 通常，当我对尺度参数(如
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PYMC3季节变量
我对PYMC3相对较新，我正在尝试实现没有回归变量的贝叶斯结构时间序列(BSTS)，例如模型拟合 我可以使用GaussianRandomWalk来实现局部线性趋势，如下所示: delta = pymc3.GaussianRandomWalk('delta',mu=0,sd=1,shape=99) mu = pymc3.GaussianRandomWalk('mu',mu=delta,sd=1
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使用GpyOpt时如何添加限制条件?
当前，我尝试使用GPyOpt来最小化功能并获得优化的参数. import GPy import GPyOpt from math import log def f(x): x0,x1,x2,x3,x4,x5 = x[:,0],x[:,1],x[:,2],x[:,3],x[:,4],x[:,5], f0 = 0.2 * log(x0) f1 = 0.3 * log(x1
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在非五星级评级系统中应用贝叶斯平均值
我期待使用贝叶斯方法对列表进行优先排序，该列表可以考虑喜欢，不喜欢和评论的次数. 此处列出的方法依赖于贝叶斯方法平均: $bayesian_rating = ( ($avg_num_votes * $avg_rating) + ($this_num_votes * $this_rating) ) / ($avg_num_votes + $this_num_votes); 在我的情
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使用PyMC3的贝叶斯概率矩阵因式分解(BPMF):使用`NUTS`的PositiveDefiniteError
我已经实现了贝叶斯概率矩阵分解算法在Python中使用pymc3.我还实现了它的前身，概率矩阵分解(PMF). 查看我以前的问题以了解参考此处使用的数据. 我无法使用NUTS采样器绘制MCMC样本.我使用来自PMF的MAP初始化模型参数，并使用高斯随机绘制将超参数散布在0左右.但是，在为采样器设置步骤对象时会得到PositiveDefiniteError.我已经验证了PMF的MAP估计是合理
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贝叶斯评级
$avg_num_votes = 18; // Average number of votes in all products $avg_rating = 3.7; // Average rating for all products $this_num_votes = 6; // Number of votes for this product $this_rating = 4; // Ra
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贝叶斯推断的Toy R代码表示正态分布的平均值[降雪量的数据]
我有很多降雪观测: x
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R中的MCMCglmm多项式模型
我正在尝试使用R中的MCMCglmm包创建模型. 数据的结构如下，其中dyad，focus，其他均为随机效应，predest1-2为预测变量，而Response 1-5为结果变量，捕获了#个不同亚型的观察到的行为: dyad focal other r present village resp1 resp2 resp3 resp4 resp5 1 10101 14
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在Ruby中实现贝叶斯分类器?
我想实现一个简单的贝叶斯分类系统，对短信进行基本情感分析.欢迎在Ruby中实施的实用建议.除了贝叶斯以外，其他方法的建议也将受到欢迎. 解决方案 Ilya Grigorik在另外，您可能希望查看 ai4r rubygem ，以了解贝叶斯分类器的一些替代方法./p> ID3是一个不错的选择，因为它提供了决策树，即使对机器学习技术没有任何真正了解的人也可以“理解".
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贝叶斯Python垃圾邮件过滤库
我正在寻找一个执行贝叶斯垃圾邮件过滤的Python库.我查看了SpamBayes和OpenBayes，但似乎都没有得到维护(我可能错了). 有人可以建议一个实现贝叶斯垃圾邮件过滤的优秀Python(或Clojure，Common Lisp，甚至Ruby)库吗? 谢谢. 说明:我实际上是在寻找贝叶斯垃圾邮件分类器，而不一定是垃圾邮件过滤器.我只想使用一些数据来训练它，然后告诉我某些
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OpenBUGS-未定义变量
我在OpenBUGS中使用以下代码进行分析: model { for(i in 1:467) { probit(p[i])
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拟合贝叶斯线性回归并预测不可观察的值
我想使用Jags加R来调整具有可观察量的线性模型，并推断出不可观察量.我在互联网上找到了很多有关如何调整模型的示例，但是在Jags环境中拟合模型后，却没有关于如何外推其系数的任何示例.因此，在此方面的任何帮助，我将不胜感激. 我的数据如下: ngroups
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使用`LKJCorr`优先级在PyMC3中修改的BPMF:使用`NUTS`的PositiveDefiniteError
我以前实现了原始的贝叶斯概率矩阵分解(BPMF)pymc3中的a>模型. 请参阅我以前的问题以获取参考，数据源和问题设置.根据@twiecki对这个问题的回答，我使用相关关系矩阵的LKJCorr先验和标准差的统一先验实现了模型的变体.在原始模型中，协方差矩阵来自Wishart分布，但是由于pymc3的当前限制，无法从Wishart分布中正确采样.对一个松散相关问题的此答案为LKJCorr先验的选择
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PyMC-方差-协方差矩阵估计
我阅读了以下论文( http://www3.stat. sinica.edu.tw/statistica/oldpdf/A10n416.pdf )，他们将方差-协方差矩阵Σ建模为: Σ= diag(S)* R * diag(S)(本文方程1) S是标准差的k×1向量，diag(S)是带有对角元素S的对角矩阵，R是k×k相关矩阵. 如何使用PyMC来实现呢? 这是我写的一些初
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pymc3:具有多个混淆变量的层次模型
我有一个简单的层次模型，其中包含很多个体，而我有一些来自正态分布的小样本.这些分布的均值也服从正态分布. import numpy as np n_individuals = 200 points_per_individual = 10 means = np.random.normal(30, 12, n_individuals) y = np.random.normal(means, 1
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使用PyMC3进行增量模型更新
是否可以在pyMC3中增量更新模型.我目前找不到任何信息.所有文档始终使用先验已知数据. 但是据我了解，贝叶斯模型也意味着能够更新信念.在pyMC3中可以吗?我在哪里可以找到信息? 谢谢:) 解决方案 按照@ChrisFonnesbeck的建议，我写了一个有关增量优先更新的小型教程笔记本.可以在这里找到: https://github.com/pymc-devs/pymc
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如何从现有的条件概率表中创建联合概率表? (CPT)
我有下表，其相关性如下: 我想为P(M,P,W,B)创建一个联合概率表，它看起来像这样(当然，您可以假设未向我提供下表 ，从这个问题的答案): 有人可以解释一下如何为P(M,P,W,B)创建联合概率表吗? 非常感谢 解决方案 P(M，P，W，B)的联合概率仅仅是其他表中各项的乘积.这来自维基百科: 如果 X 是关于 G 的贝叶斯网络，则可以将其联合概率密度函数(相对于
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朴素贝叶斯:训练中每个功能的类内差异必须为正
当尝试适应朴素贝叶斯时: training_data = sample; % target_class = K8; # train model nb = NaiveBayes.fit(training_data, target_class); # prediction y = nb.predict(cluster3); 我得到一个错误: ??? Erro
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使用贝叶斯公式
假设洞穴系统包含100个洞穴，其中90个没有隐藏的宝藏，而10个洞穴则包含一个埋藏的金物体.在70％的藏有隐藏宝藏的洞穴中，乌珀斯人从挖掘和撞击墙壁的过程中摆脱了他通常的恶臭.在剩下的藏有宝藏的洞穴中，乌珀斯人没有留下任何痕迹，即它们是不臭的.此外，由于Wumpus逃离了洞穴系统，所有没有隐藏宝藏的洞穴都没有气味.现在，该特工位于一个随机的洞穴中，可以感觉到它没有臭味.这个洞穴包含隐藏宝藏的可能性
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使用“概率"使用cpdist进行预测.作为证据
我有一个非常快速的问题，有一个简单的可重现的示例，该示例与我使用bnlearn进行预测的工作有关 library(bnlearn) Learning.set4=cbind(c("Yes","Yes","Yes","No","No","No"),c(9,10,8,3,2,1)) Learning.set4=as.data.frame(Learning.set4)
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