私はDirichletを使用して事前にカテゴリ分布の簡単なモデルをサンプリングしようとしています。 import numpy as np
from scipy import optimize
from pymc3 import *
k = 6
alpha = 0.1 * np.ones(k)
with Model() as model:
p = Dirichlet('p',
この問題は、Theanoで私の理解が不足していると思います。私は分布とnumpyの配列の間の減算の結果である変数を作成したいという状況にあります。私は1 import pymc3 as pm
import numpy as np
import theano.tensor as T
X = np.random.randint(low = -10, high = 10, size = 100)
Doing Bayesian Data Analysisの第23章のアプローチに基づいてPyMC3を使用して序数予測変数をモデル化しようとしています。 find_MAPを使用して良い開始値を決定したいと思いますが、最適化エラーが発生しています。 モデル： Applied interval-transform to sigma and added transformed sigma_interval
私はこのexample of Bayesian correlation for PyMC2をPyMC3に変換しようとしていますが、全く異なる結果になります。最も重要な点は、多変量正規分布の平均は急速にゼロになりますが、PyMC2の場合と同様に約400になるはずです。その結果、推定された相関は速やかに1に向かい、これも間違っている。 完全なコードはnotebook for PyMC2とnoteboo