mcmc

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    单组分大都市，黑斯廷斯

    所以，让我们说我有，我想从（二元正态分布的混合物）来样以下2维目标分配 - import numba import numpy as np import scipy.stats as stats import seaborn as sns import pandas as pd import matplotlib.mlab as mlab import matplotlib.pyplo
    python statistics montecarlo markov-chains mcmc 2017-07-18

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    PyMC3二项式模型的开关点高度依赖于名为testVal的

    我已经设置了以下二项开关点模型PyMC3： with pm.Model() as switchpoint_model: switchpoint = pm.DiscreteUniform('switchpoint', lower=df['covariate'].min(), upper=df['covariate'].max()) # Priors for pre- and
    python statistics pymc3 mcmc 2017-04-26

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    MCMC使用Python的emcee对麦克斯韦曲线进行采样

    我想向自我介绍MCMC与司仪采样。我想简单地使用github上的一组示例代码，从Maxwell Boltzmann分布中抽取一个样本，https://github.com/dfm/emcee/blob/master/examples/quickstart.py。 的示例代码是真的优良，但是当我从高斯改变分配到一个麦克斯韦，收到错误，类型错误：lnprob（）恰恰2个参数（3给出） 然而，它在没有被
    python probability mcmc emcee 2017-05-14

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    为什么跟踪值具有（不需要的）稳定期？

    我有一个相当简单的测试数据集，我试图适合pymc3。 通过traceplot生成的结果看起来像this. 基本上所有的参数看起来像有一个标准的“毛毛虫”为100次迭代，随后是750次迭代的平线，随后再次毛虫的痕迹。 最初的100次迭代发生在25,000次ADVI迭代和10,000次迭代迭代之后。如果我改变这些金额，我随机将/不会有这些不想要的稳定期。 我想知道如果任何人有任何建议我怎么能阻止这种情
    pymc pymc3 mcmc 2017-09-06

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    重建mcmc对象的变量

    我使用rjags作为采样器。该模型定义了3个矩阵。函数coda.samples返回样本列表。如果我拿第一个样本列表，列名看起来像这样： > colnames(output[[1]]) "A[1,1]" "A[2,1]" "A[1,2]" "A[2,2]" ... "B[1,1]" "B[2,1]" "B[3,1]" "B[4,1]" ... "C[1,1]" "C[2,1]" 很明显，A
    r mcmc jags rjags 2017-04-11

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    使用确定性分布的PyMC3代码中的AssertionError

    我一直试图在过去的日子里习惯于PyMC最终从我有直接代码（我最终对参数估计感兴趣）的某些模型中进行一些MCMC分布采样。 据我所知，没有那么多的例子显示他们的代码（如外部C或FORTRAN代码），他们成功地使用PyMC3工作。到目前为止，我发现了here或here贿赂。因此，从简单的问题开始，我尝试用PyMC3复制现有Python代码中的一些结果，这些结果来自于使用PyMC的“复杂”（阅读：比do
    python theano pymc pymc3 mcmc 2017-09-13

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    Edward的MCMC跟踪图

    我使用Dirichlet过程混合模型（DPMM）根据以下community post，使用Edward来推断合成数据集上的群集分配和群集参数。我正在使用GPU加速的Metropolis Hastings来学习模型参数的后验分布。例如，对于集群的手段，我们有： D = 2 #dimension of the data K = 5 #cluster truncation T = 10000 #nu
    machine-learning mcmc edward 2017-09-25

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    PyMC3模型不产生接近

    我已经使用PyMC3以下在下面的示例中所提供的步骤中创建的MCMC模型所观察到的数据的示例数据： https://pymc-devs.github.io/pymc3/notebooks/LKJ.html 结果，我得到类似于以下图片： 模拟样本跟随观察数据具有相同的模式。但是，X和Y的范围要小得多。有谁知道我可以如何获得涵盖与观察数据类似的数字范围的样本？
    python mcmc pymc3 2017-04-03

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    如何在PyMC3中正确定义Beta分布的混合物

    我试图使用Mixture from PyMC3来使用两个Beta分布（我不知道每个分布的权重）的混合数据来拟合数据。以下是代码： model=pm.Model() with model: alpha1=pm.Uniform("alpha1",lower=0,upper=20) beta1=pm.Uniform("beta1",lower=0,upper=20) al
    python pymc pymc3 mcmc 2017-09-12

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    为了提高MCMC算法的性能，if语句有哪些替代方法？

    我正在运行一个MCMC算法，Metropolis Hastings步骤R，它需要根据逻辑规则接受或拒绝提案示例。目前，我已经实现这个作为 if(sample meets condition){accept} else{reject} 听说if语句是缓慢的，但MCMC通常需要很多评估建议的样本，在数万肯定。什么是更快的替代方法来提高任何MCMC算法的这部分速度？ 为了让在该代码的步骤的一个例子
    r performance if-statement mcmc 2017-09-22
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