我正在pymc3中实现隐马尔可夫链。在实现隐藏状态方面我已经做得相当好了。下面，我展示了一个简单的2态Markov链： import numpy as np
import pymc3 as pm
import theano.tensor as tt
# Markov chain sample with 2 states that was created
# to have prob 0-
我在玩PyMC3中玩弄离散HMM模型，我遇到了一些问题。 我最初的代码看起来是这样的： # Known transition and emission
with pymc3.Model() as hmm1:
T = tt.as_tensor_variable(Tr)
E = tt.as_tensor_variable(Er)
# State models
如何在PYMC3中实现确定性向量运算？例如型号： M ~ Unif(-5, 5)
S ~ Unif(0, |1/M|)
data ~ Normal(M, S)
M是高斯观测值的均值，S是标准差。假设标准差均匀分布在[0，| 1/M |]（当M为负值时需要绝对值）。 验证码： import pymc3 as pm
import numpy as np
size = 20
with pm
我无法使用PyMc3将属于某个类的实例的方法拟合为确定性函数。你能告诉我该怎么做吗？ 为了简单起见，我的情况总结如下一个简单的例子。实际上，我的约束是，一切都是通过GUI完成的，像'find_MAP'这样的动作应该在链接到pyqt按钮的方法中。 我想在数据点上拟合函数'FunctionIWantToFit'。问题，下面的代码： import numpy as np
import pymc3 as
我有大量的可以放入字典的先验。为了简单起见，我们用下面的例子只含有3前科： d = {'a1':{'name':'a1','lower':0,'upper':10},\
'a2':{'name':'a2','lower':0,'upper':10},\
'a3':{'name':'a3','lower':0,'upper':10}}
我可以手动创建这些变量： import pymc3
m
我试图实现一个自定义操作，我得到“错误的输入参数theano函数”错误。这是代码。我所理解的问题是：如何将PyMC3变量转换为可以理解的类型？ import numpy as np
import theano
import theano.tensor as t
from theano import config
config.compute_test_value = 'off'
#tr