pymc3中的观测确定性
我正在尝试从Infer.NET移植一个模型，我正在与 如何生成pymc3中观察到的确定性变量 M、 L~伯努利pymc3中的观测确定性,pymc,pymc3,Pymc,Pymc3,我正在尝试从Infer.NET移植一个模型，我正在与 如何生成pymc3中观察到的确定性变量 M、 L~伯努利 # doesn't work ... Deterministic("U %i" % i, switch(M[i], ~L[i], L[i]), observed=True) 不太清楚您试图建模的是什么（您更有可能得到问题完整描述的回复并尝试编写代码），但在pymc3中，您通过“观察”参数传递数据以指定似然函数。例如，如果要估计贝努利分布随机变量的成功概率，则模型的可能性为 likel
# doesn't work ...
Deterministic("U %i" % i, switch(M[i], ~L[i], L[i]), observed=True)
不太清楚您试图建模的是什么（您更有可能得到问题完整描述的回复并尝试编写代码），但在pymc3中，您通过“观察”参数传递数据以指定似然函数。例如，如果要估计贝努利分布随机变量的成功概率，则模型的可能性为
likelihood = pm.Bernoulli('likelihood', prior_p_success, observed=data)
prior\u p\u successdata