在PyMC3中,find_MAP是一个用于找到概率模型参数的最大后验概率(Maximum A Posteriori, MAP)的方法。MAP是一种优化方法,用于在概率模型中找到最可能的参数配置。 find_MAP的输出是一个字典,其中包含了模型参数及其对应的MAP估计值。这些估计值是通过最大化后验概率分布来得到的。 以下是一个简单的例子,展示...
在PyMC3中,find_MAP是一个用于找到概率模型参数的最大后验概率(Maximum A Posteriori, MAP)的方法。MAP是一种优化方法,用于在概率模型中找到最可能的参数配置。 find_MAP的输出是一个字典,其中包含了模型参数及其对应的MAP估计值。这些估计值是通过最大化后验概率分布来得到的。 以下是一个简单的例子,展示了如何...
Trace对象是一个字典中包含了多个map,比如可以使用trace[‘alpha']来进行使用,其是一个array对象 可以通过step参数指定特定的采样器(迭代器)来替换默认的迭代器NUTS #用MAP获得初始点start = pm.find_MAP(fmin=optimize.fmin_powell)#实例化采样器step = pm.Slice(vars=[sigma])#对后验分布进行5000次采样trace ...
train, priors=priors_iris,family=pm.glm.families.Binomial()) map_estimate = pm.find_MAP(model=iris_classify) print(map_estimate) 其中train是训练集的pandas dataframe。sepal_length,sepal_width,petal_length,petal_width是四列features。 第一行,先创建一个Model叫iris_classify 第二行,建立一个叫priors...
map = pm.find_MAP(model = model) X_new = np.linspace(0,np.pi*2,150).reshape(-1,1) mu,var = gp.predict(X_new,point=map,diag=True, pred_noise=True) sd = np.sqrt(var) 获得Maximum A Posteriori,定义新的需要查看的点x_new,使用gp的函数predict获得平均mu和方差var,这两个的shape与x...
model:Model类型,表示当前的模型,如果find_MAP()函数是在with pm.Model()上下文管理器中,那这个参数就不用指定,如果不在则需要指定,否则会报错; random_seed:int类型,表示设置的随机数种子; discard_tuned_samples:bool类型,表示是否丢弃预烧期样本,默认为 True,则最后返回的采样样本数不包括预烧期的样本数即丢弃...
Add find_MAP with close JAX integration and fix bug with Laplace fit ( Dec 4, 2024 .gitattributes Automate pypi release (pymc-devs#135) Apr 24, 2023 .gitignore fix unitary case in prior from trace (pymc-devs#67) Sep 8, 2022 .gitpod.yml Remove python-specific conda environments Nov 16...
map_estimate = pm.find_MAP(model=basic_model) from scipy import optimize map_estimate2 = pm.find_MAP(model=basic_model,fmin=optimize.fmin_powell) print(map_estimate) print(map_estimate2) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.
'find_MAP', 'find_constrained_prior', 'find_hessian', 'fit', 'floatX', 'float_types', 'forestplot', 'forward', 'func_utils', 'generator', 'get_data', 'gp', 'gradient', 'guess_scaling', 'handler', 'hdi', 'hessian',
map_estimate = pm.find_MAP(model=basic_model)此处是MAP⽅法，即极⼤后验估计⽅法 虽然极⼤后验估计是⼀个简单快速的估计未知参数的办法，但是没有对不确定性进⾏估计是其缺陷 为了使⽤MCMC采样以获得后验分布的样本，PyMC3需要指定和特定MCMC算法相关的步进⽅法（采样⽅法）,如Metropolis, ...