Question

我写了一些不起作用的小pymc3代码。

import pymc3

def create_model_pymc(data):
    with pymc3.Model() as model:
        k = 3
        #discussion about conjugate prior of a dirichlet are not so common see http://andrewgelman.com/2009/04/29/conjugate_prior/
        #u = pymc3.Uniform("u", lower=.1, upper=data.max()+1., observed=data, shape=k)
        u = pymc3.Exponential('u', 1./10, observed=data, shape=k)
        p = pymc3.Dirichlet('p', a=u, shape=k)
        c = pymc3.Categorical('c', p=p)
    return model

alpha_posterior = np.array([10., 3., 4.])
model = create_model_pymc(alpha_posterior)

with model:
    step = pymc3.Metropolis(model.vars)
    trace = pymc3.sample(20000, step)
    #trace = pymc3.sample(20000)

我得到了一个theano错误＆＃34; IndexError：index out of bounds＆＃34;错误信息，但我不知道为什么。我尝试了上面代码的不同变体，但它们都不起作用。

如果您对代码的含义感到好奇，那就是检查之后dirichlet参数的后验观察多项式计数：（10,3,4）这三个类别用＆＃34;制服＆＃34; dirichlet优先（alpha = [1.，1.，1。]）结果在（10.，3.，4。）

简单的直接采样：

a=alpha_posterior
print a
nb_samples = 200000
c_ = np.ndarray(nb_samples)
for i in range(nb_samples):
    d = scipy.stats.dirichlet.rvs(a,1)[0]
    c_[i] = np.random.choice(3, 1, p=d)
ns = float(nb_samples)

print (c_==0).sum()/ns
print (c_==1).sum()/ns
print (c_==2).sum()/ns
print x
print x/float(x.sum())

Answer 1

这段代码对我来说很好，没有错误。

import numpy as np
import pymc3

with pymc3.Model() as model:
    data = np.array([10., 3., 4.])
    k = 3
    u = pymc3.Exponential('u', 1./10, observed=data, shape=k)
    p = pymc3.Dirichlet('p', a=u, shape=k)
    c = pymc3.Categorical('c', p=p)
    step = pymc3.Metropolis()
    trace = pymc3.sample(20, step)

链中只有20个样本。

多进程采样（4个作业中的4个链）

CompoundStep

大都市：[c]   大都会：[p]   采样4条链：100％|████████████████████████████████████████████ ████████████| 2080/2080 [00:02 <00:00，893.84draws / s]

Pymc3：Dirichlet先验参数的观察值

1 个答案: