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
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
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