当我使用pymc3构造正态分布时,我得到了错误消息。如何解决这个问题? 我安装了PyMC3和windows Anaconda (版本Anaconda3-2019.03-Windows-x86_64.exe)。以及pymc3官方教程“PyMC3入门”中的运行代码。 我尝试用正态构造函数pm.Normal()构建正态分布。代码如下所示 import numpy as np
import pymc3 as pm
basic_model = pm.Model()
with basic_model:
# Priors for unknown model parameters
al
目标是从已知参数的分布中获得样本。 例如,自定义分布是p(X|θ),其中θ是K维的参数向量,X是N维的随机向量。 现在我们知道(1)θ是已知的;(2) p(X|θ)未知,但我知道p(X|θ)∝f(X,θ),f是一个已知函数。 pymc3可以从p(X|theta)中进行这样的采样吗? 目的不是从参数的后验分布中抽样,而是想从自定义的分布中抽样。 从一个简单的从伯努利分布中抽样的例子开始。我做了以下工作: import pymc3 as pm
import numpy as np
import scipy.stats as stats
import pandas as pd
import the
我对stan和机器学习都是新手。现在我想实现pmf模型。下面是我的代码的一部分:
pmf_cod="""
data {
int<lower=0> K; //number of factors
int<lower=0> N; //number of user
int<lower=0> M; //number of item
int<lower=0> D; //number of observation
int<lower=0> D_new; //number of pridictor
int<lower
我试图使用Matlab的nlinfit函数来估计x,y配对数据的最佳拟合高斯值。在这种情况下,x是二维方向的范围,y是“是”响应的概率。
我从相关文章中复制了@norm_funct,我想返回一个平滑的正态分布,它最好地近似于y中的观测数据,并返回最佳拟合pdf的大小、平均值和SD。目前,安装的功能似乎是不正确的缩放和不顺利-任何帮助非常感谢!
x = -30:5:30;
y = [0,0.20,0.05,0.15,0.65,0.85,0.88,0.80,0.55,0.20,0.05,0,0;];
% plot raw data
figure(1)
plot(x, y, ':rs
代码是用PyMC3编写的,但这是一个一般性问题。我想找出哪个矩阵(变量的组合)给我的概率最高。取每个元素的迹线的平均值是没有意义的,因为它们相互依赖。
下面是一个简单的例子;为简单起见,代码使用向量而不是矩阵。目标是找到一个长度为2的向量,其中每个值都在0和1之间,因此总和为1。
import numpy as np
import theano
import theano.tensor as tt
import pymc3 as mc
# define a theano Op for our likelihood function
class LogLike_Matrix(tt.Op):
我想要生成一个矩阵M,它的元素M(i,j)来自一个标准正态分布。一种琐碎的方法就是,
import numpy as np
A = [ [np.random.normal() for i in range(3)] for j in range(3) ]
A = np.array(A)
print(A)
[[-0.12409887 0.86569787 -1.62461893]
[ 0.30234536 0.47554092 -1.41780764]
[ 0.44443707 -0.76518672 -1.40276347]]
但是,我在玩numpy游戏,发现了另一个“解决方案
这个问题是关于在多维正态分布中使用协方差矩阵的:
我想用给定的均值x和协方差矩阵Sigma在Matlab中生成多维随机数mu。假设Z是一个标准的正态分布随机数(例如使用randn生成),那么正确的代码是什么:
x = mu + chol(Sigma) * Z
或
x = mu + Sigma ^ 0.5 * Z
我不确定在多维正态分布定义中是否使用协方差矩阵--分母中的行列式是平方根还是Cholesky因子…
所以我提到的问题可以在这里找到:
现在我甚至很难理解这个问题所问的是什么。更具体地说,测试用例1似乎得到了正确的解释,但对于示例用例2,我不明白5*0.72的值是如何推导出来的。
(5&5) -> 5 with 0.1 probability
(5|5) -> 5 with 0.5 probability
(5^5) -> 0 with 0.4 probability
这将是机器一号的结果。现在,我不明白的是,概率是如何进入机器2的,机器2的输入是什么?如果我们考虑使用and、or和xor的所有三种情况,那么0.72是如何计算为来自机器2的output=5的概率的?