pymc3

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私は離散的な間隔で観測される連続的なマルコフ過程のジェネレータを推測しようとしています。マルコフ過程のジェネレータが$ T $ならば、離散時間区間の確率行列は$ P = \ exp（T \ Delta t）$で与えられる。この使用pymcを実装するために、私は import pymc3 from pymc3.distributions import Discrete from pymc3.di

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インクリメンタルモデルの更新pyMC3

pyMC3のモデルを徐々に更新することは可能ですか？私は現在これに関する情報を見つけることができません。すべての文書は、常に先験的に既知のデータで動作しています。私の理解では、ベイジアンモデルは信念を更新できることを意味します。これはpyMC3でも可能ですか？これについての情報はどこにありますか？ありがとう:)

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pymc3から変数を生成する方法はありますか？

私は下のようなモデルを持っていますが、フィッティングしているモデルの値を取得するためにtheano関数にアクセスするにはどうしたらいいですか？これはかなり基本的なモデルなので、私の変数には生のfunctionを計算することができます。しかし、私はいくつかの変数が再利用されている場合、動的/固定/など有界pymc3モデルを生成しようとする私は、私はmodel.makefn([expected])

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GPUを使用してPymc3サンプリングを高速化するにはどうすればよいですか？

私はマルチサンプルの結果を得るために「NJOBS」パラメータを使用しました、そしてそれは私が『floatX』を設定するには「.theanorc」ファイルを変更した遠く離れて私expectionからです「cnmem」の値など私は「NVIDIA-SMI」コマンドにより、GPUのソースを監視してきた、そしてそれはよくを使用しかし、サンプリング速度でも、すでに遅いですCPUよりも遅い。これは正常

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PyMC3 PKモデリング。モデルはデータセットを作成するために使用されるパラメータに解決されません

私はPKモデリングとpymc3の新人ですが、私はpymc3で遊んでいて、自分の学習の一部として単純なPKモデルを実装しようとしています。具体的には、この関係を捕捉するモデル... C（T）（Cpred）は時間tでの濃度である、用量は、所与の用量であり、Vは分布容積であり、CLはクリアランスです。私は、CL = 2、V = 10の値を3回の投与量100,200,300で生成し、時点0,1,2,4

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PyMC3 traceplotサブプロットを画像ファイルに保存

PyMC3トレースプロット関数（here参照）で生成されたサブプロットをファイルにプロットするのは非常に簡単です。この関数は、サブプロットのnumpy.ndarray（2d）を生成します。イメージファイルを保存するために、これらのサブプロットをmatplotlib.figureに移動またはコピーする必要があります。私が見つけることができるすべては、Figureのサブプロットを最初にに生成する方

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pymc3にpymc2を適合させることができません

誰も私のコードで何が間違っているのか教えてください。私は一般的に物理式を解くためのpymc2のカジュアルユーザーです。私はpymc3に適合させるのに苦労しています。ドキュメントは私には不明瞭です。また、私は...私は私の問題が何であるかを知らないためか、フォーラムで私は当てはめ値の最初の推測を取得するためにfind_MAPメソッドを使用を私の問題を認識しなかったが、この最初の推測であっても内部

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混乱しているデータパラメータを持つpymc3のConway-Maxwell Poissonモデル

私はpymc3でCMPoissonモデルを実装している誰かから要点を見ています。残念ながら、私は確信していない2つのステップがあります。モデルの本館にあります。（要旨はここで見つけることができます：https://gist.github.com/dadaromeo/33e581d9e3bcbad83531b4a91a87509f）彼はデータを計算するために2段階のプロセスを使用したテストデータの

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pymc3モンテカルロステッパーはどのようにカスタムカテゴリカル流通に使用できますか？

私はpymc3に隠れマルコフチェーンを実装しようとしています。私は隠れた状態をかなり遠くに実装してきました。以下は、私は単純な2状態マルコフ連鎖を示しています： import numpy as np import pymc3 as pm import theano.tensor as tt # Markov chain sample with 2 states that was creat

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部分正規分布を作成するPyMC3

私はPyMC3を使っていくつかの問題を解決しています： Crystal Ball Tutorial.pdf 3-11ページの問題を本質的に解決しようとしています。 http://faculty.insead.edu/delquie/msp/Other%20downloads/Crystal%20Ball%20Tutorial.pdf 私はそれが正規分布（8,2）が、代わりにある、平均値= 8の正規