我试图实施逻辑多项式回归（AKA softmax回归）。在此示例中，我尝试对虹膜数据集进行分类 我在指定模型时遇到问题，我收到find_MAP()的优化错误。如果我避免使用find_MAP()，如果我使用Categorical表示可能性，或者如果我使用Mutinomial(n=1, p=p)，则与后者完全相同，则得到所有零向量的“样本”。 import pymc3 as pm
import nu
我无法找到这样的例子两个人的结合，或者我没有看到类似我的问题： 我试着多态分布，看起来就好像它是模型由两个卡方分布的总和定义（尽管可以采用任何分布组合）。 现在我不知道如何“嫁”的分布。我期待这样的事情，但它不会以这种方式工作： 从pymc3进口型号，HalfNormal，find_MAP，样品，traceplot，ChiSquared，确定性 basic_model =模型（） with bas
假设我有来自同一薄荷的10个硬币，每次翻转它们50次，现在我想估计薄荷的偏差以及所有硬币的个体偏差。 我想这样做的方法是这样的： # Generate a list of 10 arrays with 50 flips in each
test = [bernoulli.rvs(0.5, size=50) for x in range(10)]
with pm.Model() as test
我正在使用pymc3来寻找最适合3D表面。这是我正在使用的代码。 with Model() as model:
# specify glm and pass in data. The resulting linear model, its likelihood and
# and all its parameters are automatica