pymc

【Python百宝箱】优化 Python 中的科学计算与建模：从 SymPy 到 Optuna

从SymPy提供的符号计算，到scikit-optimize的贝叶斯优化，再到NumPy和SciPy的数值计算和统计建模，以及利用Statsmodels进行回归分析和时间序列分析，再到PyMC3的贝叶斯统计建模
friklogff·2023-12-30 14:51

[pymc]pymc安装后测试教程之将非线性函数拟合到数据/观察值

http://t.csdnimg.cn/q2vPdimporttimeimportpymcimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltplt.ion()x=np.arange(5,400,10)*1e3#Parametersforgaussianamp_true=0.2size_true=1.8ps_true=0.1#Gaussianfunctiongau
小楼先森·2023-12-06 09:01

[pymc]pymc安装后测试教程之将非线性函数拟合到数据/观察值

importtimeimportpymcimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltplt.ion()x=np.arange(5,400,10)*1e3#Parametersforgaussianamp_true=0.2size_true=1.8ps_true=0.1#Gaussianfunctiongauss=lambdax,amp,size,ps:am
FL1623863129·2023-12-05 21:19

使用pymc3进行贝叶斯推断的简单示例

本文是学习《贝叶斯方法概率编程与贝叶斯推断》重点参考了这个教程importnumpyasnpimportpymc3aspmimportmatplotlib.pyplotaspltimportos#加载数据并且展示count_data=np.loadtxt("data/txtdata.csv")plt.figure(figsize=(12.5,3.5))n_count_data=len(count_
社交达人叔本华·2023-10-13 18:14

最全的Python量化金融三方库汇总

物理学和工程学等自然科学领域pandas-提供了高性能的数据结构和数据分析工具quantdsl-金融/交易领域进行定量分析的领域特定语言statistics-进行基础统计运算sympy-专门用于符号数学pymc3
寒山-居士·2023-10-11 09:18

Python用PyMC3贝叶斯模型平均BMA：采样、信息准则比较和预测可视化灵长类动物的乳汁成分数据

全文链接：https://tecdat.cn/?p=33449原文出处：拓端数据部落公众号当面对多个模型时，我们有多种选择。模型选择因其简单性而具有吸引力，但我们正在丢弃有关模型中不确定性的信息。print(f"Runing模型平均一种替代方法是执行模型选择，但讨论所有不同的模型以及给定信息准则的计算值。重要的是要将所有这些数字和测试放在我们问题的背景下，以便我们和我们的客户能够更好地了解我们方法
·2023-08-18 00:50

拓端tecdat|Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型

p=5263在本文中，我们将在贝叶斯框架中引入回归建模，并使用PyMC3MCMC库进行推理。我们将首先回顾经典或频率论的多重线性回归方法。然后我们将讨论贝叶斯如何考虑线性回归。
·2023-08-15 20:28

拓端tecdat|Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型

p=5263在本文中，我们将在贝叶斯框架中引入回归建模，并使用PyMC3MCMC库进行推理。我们将首先回顾经典频率论的多重线性回归方法。然后讨论贝叶斯如何考虑线性回归。
·2023-08-15 20:28

Python用PyMC贝叶斯GLM广义线性模型、NUTS采样器拟合、后验分布可视化

线性回归[](https://www.pymc.io/projects/docs/en/v5.7.2/learn/core_notebo...
·2023-08-15 20:23

[pymc3][python]pymc3安装后测试代码2

测试环境：pymc3==3.11.2代码：importnumpyasnpimportpymc3aspmimportmatplotlib.pyplotaspltif__name__=='__main__'
FL1623863129·2023-08-02 22:42

Python贝叶斯回归分析住房负担能力数据集|附代码数据

我想研究如何使用pymc3在贝叶斯框架内进行线性回归。根据从数据中学到的知识进行推断贝叶斯规则是什么？本质上，我们必须将已经知道的知识与世界上的事实相结合。这里有一个例子。
·2023-06-22 11:13

Python三维地址建模教程【Gempy】

地质建模算法基于通用协同克里金插值法，并支持Numpy、PyMC3和Theano等高端Python数学库。
新缸中之脑·2023-06-20 21:32

使用PyMC进行时间序列分层建模

今天，我们将深入探讨如何使用PyMC(用于概率编程的Python库)构建分层时间序列模型。让我们从为多个组生成一些人工时间序列数据开始，每个组都有自己的截距和斜率。importnumpyasnpim
deephub·2023-06-20 17:28

使用PyMC进行时间序列分层建模

今天，我们将深入探讨如何使用PyMC(用于概率编程的Python库)构建分层时间序列模型。让我们从为多个组生成一些人工时间序列数据开始，每个组都有自己的截距和斜率。importnumpyasnpim
·2023-06-19 09:18

拓端tecdat|Python贝叶斯回归分析住房负担能力数据集

p=11664我想研究如何使用pymc3在贝叶斯框架内进行线性回归。根据从数据中学到的知识进行推断。贝叶斯规则是什么？本质上，我们必须将已经知道的知识与世界上的事实相结合。这里有一个例子。
·2023-06-16 00:47

Python贝叶斯回归分析住房负担能力数据集|附代码数据

我想研究如何使用pymc3在贝叶斯框架内进行线性回归。根据从数据中学到的知识进行推断贝叶斯规则是什么？本质上，我们必须将已经知道的知识与世界上的事实相结合。这里有一个例子。
·2023-06-16 00:43

102贝叶斯方法数据分析实战--PyMC 的拓展

PyMC的拓展PyMC变量模型的上下文在PyMC3中，我们通常会在模型的上下文内处理模型中所需的所有变量。
Jachin111·2023-04-20 18:16

Anaconda完全卸载干净+重装最新版本2022+win10+pymc3

背景介绍：在Anaconda文件夹下打开JupyterNotebook后，输入importpymc3之后报错“modulenotfounderror:nomodulenamed‘arviz’”，尝试很久之后无法解决，决定重装。1.完全删除Anaconda：官方文档分为了完全删除和简单删除，此处因为后续还需要重新安装，所以选择了完全删除。上述操作完成之后，同时从参考了另一篇文章进行检验是否完全删除，
五月夏至·2023-04-16 20:01

PyMC3 - GLM之分层线性回归

#背景在测量中经常会出现多组相关的结果，比如在计算心理学中对同一个任务中的多个对象进行测试的结果，然后需要估计一组参数来建立一个数学模型，用来描述这个测试任务中的行为。可以对每个测试对象进行独立建模（假设其间不具有共性），也可以将所有的测试对象的结果混在一起统一建模。分层建模兼具这两种方式的优点，可以对测试对象的共性进行建模也可以对每个对象独立的参数进行估计。本文中使用经典的层次线性回归的例子来预
Jack-Xu·2023-02-05 14:31

使用PyMC3建立GMM似然函数

1.GMM的似然函数对于K=3,μ=[(1,1)(3,3)(5,5)],cov=[(1−0.8−0.81)(10.80.81)(1−0.8−0.81)]K=3\,\\mu=\begin{bmatrix}(1,1)\\(3,3)\\(5,5)\end{bmatrix},cov=\begin{bmatrix}\begin{pmatrix}1&-0.8\\-0.8&1\end{pmatrix}\\\be
Fanshaoliang·2022-12-23 23:48

贝叶斯回归：使用 PyMC3 实现贝叶斯回归

PyMC3(现在简称为PyMC)是一个贝叶斯建模包，它使数据科学家能够轻松地进行贝叶斯推断。PyMC3采用马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法计算后验分布。
·2022-12-15 17:26

PyMC3 - 贝叶斯神经网络

本文翻译至NeuralNetworksinPyMC3estimatedwithVariationalInference(c)2016byThomasWiecki。当前机器学习趋势当前机器学习界的三大趋势：概率编程，深度学习，大数据，在概率编程（ProbabilisticProgramming,PP）中，许多创新让变分推理（VariationalInference）更加广泛。本文说明了如何使用PyM
Jack-Xu·2022-12-14 11:36

使用Pytorch和Pyro实现贝叶斯神经网络(Bayesian Neural Network)

概率编程框架最近出了不少，Uber的Pyro基于Pytorch，Google的Edward基于TensorFlow，还有一些独立的像PyMC3,Stan,Pomegranate等等。这次
gang_akarui·2022-12-13 22:00

使用python进行贝叶斯统计分析

本文讲解了使用PyMC3进行基本的贝叶斯统计分析过程.最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯统计分析的研究报告，包括一些图形和统计输出。
拓端研究室TRL·2022-12-07 21:41

anaconda/spyder安装pymc3.8后WARNING (theano.configdefaults): g++ not available解决办法

在官网上下载pymc3.8的镜像文件后用pipinstall命令进行安装，安装后调用pymc3出现如下警告：>>>importpymc3WARNING(theano.configdefaults):g+
__風__·2022-12-01 06:18

PYMC3安装一次成功在再无烦恼

PYMC3安装#在terminal里面安装,,只能用pip安装pipinstallPyMC3==3.10.0pipinstallTheano-pymc==1.0.11pipinstallArviZ==0.11.0pipinstall
梁山伯与翠花·2022-12-01 06:18

Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型

在本文中，我们将在贝叶斯框架中引入回归建模，并使用PyMC3MCMC库进行推理。最近我们被客户要求撰写关于叶斯线性回归模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。
拓端研究室TRL·2022-11-27 07:16

贝叶斯实验报告（三）

一、实验目的学会使用pymc3构建模型，解决短信数据推断行为以及A-B测试问题。
小小小小蝶·2022-11-26 20:53

PyMC3 Developer Guide¶

PyMC3DeveloperGuide¶PyMC3isaPythonpackageforBayesianstatisticalmodelingbuiltontopofTheano.ThisdocumentaimstoexplainthedesignandimplementationofprobabilisticprogramminginPyMC3
muren2016·2022-11-25 06:49

python马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）方法pyMC

马尔科夫蒙特卡洛（MCMC）算法马尔科夫链蒙特卡洛方法(MarkovChainMonteCarlo)，简称MCMC，产生于20世纪50年代早期，是在贝叶斯理论框架下，通过计算机进行模拟的蒙特卡洛方法(MonteCarlo)。该方法将马尔科夫(Markov)过程引入到MonteCarlo模拟中，实现抽样分布随模拟的进行而改变的动态模拟，弥补了传统的蒙特卡罗积分只能静态模拟的缺陷。MCMC是一种简单有
szZack·2022-11-21 10:33

PyMC：马尔科夫链蒙特卡洛采样工具

PyMC是一个实现贝叶斯统计模型和马尔科夫链蒙塔卡洛采样工具拟合算法的Python库。PyMC的灵活性及可扩展性使得它能够适用于解决各种问题。
sxyyu1·2022-11-21 10:27

贝叶斯回归：使用 PyMC3 实现贝叶斯回归

PyMC3(现在简称为PyMC)是一个贝叶斯建模包，它使数据科学家能够轻松地进行贝叶斯推断。PyMC3采用马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法计算后验分布。
·2022-09-30 12:38

使用python手写Metropolis-Hastings算法的贝叶斯线性回归

在学习贝叶斯计算的解马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)模拟时，最简单的方法是使用PyMC3，构建模型，调用Metropolis优化器。
·2022-07-21 11:51

PyMC：马尔科夫链蒙特卡洛采样工具（一个你不知道的Python库）

PyMC的灵活性及可扩展性使得它能够适用于解决各种问题。除了包含核心采样功能，PyMC还包含了统计输出、绘图、拟合优度检验和收敛性诊断等方法。
梦幻python·2021-11-09 18:05

101贝叶斯方法数据分析实战--概率分布及 PyMC 初探

概率分布及PyMC初探概率分布首先，让我们回忆一下，什么是概率分布？设Z是一个随机变量，则，必定存在一个与Z有关的概率分布函数。给定Z的任意取值，我们都可以得到该Z对应的概率值。
Jachin111·2021-06-04 06:57

使用pymc3遇到的问题

PyMC3机器学习库，基于heano,NumPy,SciPy,Pandas,和Matplotlib。
听城·2021-03-10 12:27

今天中午吃什么-bandit算法

有收益则，反之#python实现的ThompsonSamplechoice=numpy.argmax(pymc.rbeta(1+self.wins,1+self.trials-self.wins))UCB
神游物外的轮子·2020-10-29 20:32

二项分布和Beta分布

http://hyry.dip.jp/tech/slice/slice.html/42本文通过实例介绍二项分布和Beta分布的含义，并使用pymc对抛硬币进行模拟实验，从而获得Beta分布。
sunmenggmail·2020-09-12 18:33

使用python进行贝叶斯统计分析

p=7637本文讲解了使用PyMC3进行基本的贝叶斯统计分析过程.
LT_Ge·2020-08-22 14:39

使用python进行贝叶斯统计分析

p=7637本文讲解了使用PyMC3进行基本的贝叶斯统计分析过程.
LT_Ge·2020-08-21 00:40

使用python进行贝叶斯统计分析

p=7637本文讲解了使用PyMC3进行基本的贝叶斯统计分析过程.
LT_Ge·2020-08-21 00:40

概率编程库Pymc3案例之线性回归

参考：https://github.com/CamDavidsonPilon/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers1、模型假设贝叶斯线性回归模型，假设参数具有正态分布（Normal）先验，要预测的具有正态分布的观测值Y，其期望μ是两个预测变量的线性组合，X1和X2：Y∼N(μ,σ2)μ=α+β1X1+β2X2Y其中α是
fjssharpsword·2020-08-15 23:06

贝叶斯学习笔记

本文主要基于概率编程的一个常用框架——PyMC3进行操作。PyMC3使用Theano通过变分推理进行梯度计算，并使用了C实现加速运算。
FarmerJohn·2020-07-02 00:34

PyMC3 - GLM之鲁棒线性回归

数据产生上一篇文章中使用的是仿真数据，然而在真实数据中往往存在许多异常值，本文向仿真数据中添加一些异常值来探讨如何增加线性回归的鲁棒性。%matplotlibinlineimportpymc3aspmimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp像上一篇文章一样构造防止数据，但是添加一些异常值。size=100true_intercept=1true_slo
Jack-Xu·2020-06-23 20:33

贝叶斯深度学习——基于PyMC3的变分推理

在这篇博客中，我将展示如何使用PyMC3中的变分推理来拟合一个简单的贝叶斯神经网络
周建丁·2020-06-23 13:07

Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型

p=5263在本文中，我们将在贝叶斯框架中引入回归建模，并使用PyMC3MCMC库进行推理。我们将首先回顾经典或频率论者的多重线性回归方法。然后我们将讨论贝叶斯如何考虑线性回归。
LT_Ge·2020-06-22 09:13

为机器学习爱好者推荐一本书《贝叶斯方法：概率编程与贝叶斯推断》

本书的内容特色：学习贝叶斯思维方式·理解计算机如何进行贝叶斯推断·利用PyMCPython库进行编程来实现贝叶斯分析·利用PyMC建模以及调试·测试模型的拟合优度·打开马尔科夫链蒙特卡洛算法的黑盒子，看看它如何工作
志敏·2020-06-21 15:59

统计方法在金融方面的应用（二)丨数析学院

学习目标通过学习本节内容，希望读者掌握：使用主成分分析法构造PCA指数使用蒙特卡洛采样算法模拟抽样获取后验样本基于PyMC3包做贝叶斯回归，并画出曲线分布图为贝叶斯回归添加随机
Datartisan数据工匠·2020-03-03 02:56

安装python工具包pymc的方法（whl文件）（亲测有效）

1.python有一些安装包，如pymc是没有官方提供的windows下的文件的，这时就需要使用whl文件安装。
Juilet·2020-02-29 17:20

Windows Theano GPU 版配置

因为自己在上Coursera的AdvancedMachineLearning,里面第四周的Assignment要用到PYMC3，然后这个似乎是基于theano后端的。
DerekGrant·2020-02-16 04:07
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