我仍在学习PYMC3，但在文档中找不到任何有关以下问题的内容。考虑从this question没有季节性的贝叶斯结构时间序列（BSTS）模型。 import pymc3, numpy, matplotlib.pyplot
# generate some test data
t = numpy.linspace(0,2*numpy.pi,100)
y_full = numpy.cos(5*t)
对不起，这个愚蠢的问题，但我无法找到任何方式来禁用消息pymc3.find_MAP（）。作为PyMC3的新手，我想我已经学会了正确使用语法（颤抖）来做一个单一的MAP估计，给定先验函数和似然函数。我即将尝试扩展这个范围来处理大量的变量，但为了消除我得到的类型的消息，例如： 优化已成功终止。 Current function value: 1.889038
Iterations:2
Func
我想使用相同的pymc3模型来适应许多（~100）数据集。由于我找不到重复使用模型的方法，因此我创建了新模型。这是基本的代码： for i in range(100):
Y = data[i]
mod = pm.Model()
with mod:
p = pm.Uniform('p',lower=0.1,upper=3 ,testval=2)
Y_
我正在嵌套逻辑回归模型用3次的成果表示选择A的适当的规格，B或C的第一级表示A和B或C之间的选择，并且所述第二级别代表B和C之间的选择。某些组成数据的代码位于下方，但我不确定是否正确指定了模型。根据定义，B或C的概率大于B的概率，但是对于非常小的样本量，当从后验采样时，“BorC”可能小于B.这样的小样本大小可能不会在实际数据中出现我很感兴趣，但事实发生了这种事实让我觉得我做错了什么。谢谢！ im
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