我正在尝试计算x的许多特定值的Beta(x; a, b)，取a = 1, b = 25。numpy中有一个beta函数，即numpy.random.beta(a, b)。但它是从beta分布中抽取样本，而不是评估x的特定值。
有没有什么快速的方法来解决这个问题，而不是在测试版的公式中编码？
浏览 25提问于2019-07-26得票数 5
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汤普森抽样使用Beta概率分布对参数进行抽样。在每个样本之后，根据得到的样本值改变分布。目前，我正在做以下工作："sample"dist = new BetaDistribution(alphaNew, betaNew);
有没有一种方法可以做到这一点，而不必在每次更改参数
浏览 11提问于2015-08-23得票数 1
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我有一些代码，它使用MCMC，特别是对后验分布进行了示例。中使用显式for循环--我会尝试使用纯numpy生成所有内容。虽然numba与一些numpy操作兼容，但生成随机数并不是其中之一。Numba有一个，但这仅限于正态分布和均匀分布。我的问题是，是否有一种方法可以使用与numba兼容的各种发行版的随机抽样来显著加快上述代码的速度？
我们不必局限于numba，但据我所知，这是唯一容易使用的优化器。更广泛地说，我正在寻找方法来加快各种发行版(beta，g
浏览 3提问于2019-02-19得票数 6
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在过去的日子里，在研究Dirichlet过程时，我发现了吉布斯抽样，它可以拟合GMM的参数。
现在我对Gibbs抽样一点也不熟悉，如果你能给我一个概述，把它和EM比较一下，我会非常感激的。
浏览 0提问于2019-01-10得票数 0
在我运行的模拟中，我必须从相同的beta分布中绘制许多许多值。目前，我正在使用
...我认为这是因为beta分布被一次又一次地评估，而它只能评估一次，因为它在模拟过程中不会改变。有什么方法可以做到这一点吗？
浏览 18提问于2016-07-07得票数 0
我使用statistics.mean()从抽样分布计算平均值。但是，在下面的代码中，从以下值返回的值是四舍五入整数。如果我使用numpy.mean()代替，将得到正确的浮动类型的结果。这是怎么回事？import statisticspredictive_sample
浏览 2提问于2017-09-25得票数 3
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在如何解决阶级失衡问题上，存在着大量的职位和资源，即对少数民族阶级的过抽样或对多数阶级的过抽样。
我也明白，用精确性来评估模型在不平衡问题上的性能是错误的。然而，我没有找到很多资源来讨论，为什么ML模型在类中失败了，首先是不平衡的问题。这仅仅是因为损失函数通常是所有数据点的和，所以模型会倾向于更多地强调多数类数据，而不是少数类数据？第二，在实际应用中，例如欺诈检测或单击预测(在发生
浏览 1提问于2018-02-07得票数 5
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我正在编写一些代码，允许评估者评估一些东西(模糊，对吧？)。在进行评估之前，需要对提交的项目进行随机抽样。这部分相当简单。困扰我的部分是要求每个项目都需要由两个不同的评估者进行评估，并且我们希望每个评估者执行的评估的最终数量尽可能均匀地分布。
例如:如果我有10个项目，那么应该是20个评估(每个项目2个评估)。20个评估除以4个评估者，得出每个<
浏览 0提问于2011-04-19得票数 2
我的重点是评估低渗的概念。error_D(h)=Pr_{x\in D}[f(x)\neq h(x)]哪里
\delta (f(x)\neq h(x))=1，如果f(x)\neq h(x)和0不是这样的话此外，我已经看到true错误不
浏览 0提问于2020-08-01得票数 1
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从大量分布中“检索”分布
、、、、
我正在使用scipy和numpy在python中工作。假设我想用几个Beta发行版做一些事情。特别是，我想学习Beta(1,4)，Beta(2,5)和Beta(3,6)。from scipy.stats import beta
z = priorArray.pdf但是，如果我想从这个分布数
浏览 25提问于2020-01-09得票数 0
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目标是从已知参数的分布中获得样本。 例如，自定义分布是p(X|θ)，其中θ是K维的参数向量，X是N维的随机向量。目的不是从参数的后验分布中抽样，而是想从自定义的分布中抽样。 从一个简单的从伯努利分布中抽样的例子开始。我做了以下工作： import pymc3 as pmimport scipy.stats
浏览 34提问于2019-07-01得票数 2
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我的分析将随机抽样每个参数的预先指定的分布值。为此，我将使用rdecision包。例如，在一个简化的示例中，我只有两个参数：v2 <- BetaModVar$new("Beta2", alpha = a2, beta = b2, units="&
浏览 8提问于2022-08-30得票数 1
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我想在dataframe中创建一个带有倾斜分布的新列。我希望它有64000个数据点，最小值为0(没有负值)，还有某种倾斜的形状，大多数人接近于0，然后它以较高的值向右平缓。
我试过了，但我做不到。
浏览 0提问于2020-04-28得票数 3
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我观察到，在评估过程中，当我从概率分布抽样时，bleu的得分要大于我从概率分布中得出的结论。差几乎超过0.10分(BLEU的得分一般在0和1之间)。我不知道为什么会这样。需要帮助。
浏览 0提问于2019-05-03得票数 1
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我想从这样的单尾分布中生成一个[0，1]范围内的随机浮动。
以上是x-平方分布.不过，我只能从一个范围内的统一分布中找到资源。
浏览 1提问于2019-07-01得票数 3
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以下模型是PyMC教程的一部分，名为disaster_model.py，可以导入到作为模型使用的主要代码中：A model for the disasters data with a changepoint=1.)现在，我们可以利用
浏览 4提问于2013-10-18得票数 4
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目前正在讨论当前的np.random.dirichlet函数，因为它不适用于小参数：----> 1 np.random.dirichlet(np.ones(3)*.00001)
mtrand.pyx in
浏览 2提问于2015-11-11得票数 0
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我正在尝试使用Numpy的随机指数分布创建一个随机数组。我已经很好地实现了这一点，但是我对我的项目有一个额外的要求，那就是能够精确地指定有多少数组元素具有特定的值。让我来解释一下(代码在下面，但我将在这里解释一下)：我生成随机指数分布，并绘制数据的直方图，生成一条漂亮的指数曲线。我可以通过更改直方图中的柱状图数量来实现这一点，但这只会更改曲线图，而不会更改原始数据。
我已经在这里插入了我的代码的骨架。为了给出一些背景，我试图创建一个银河系的指数盘，因此我想生成的随机数组是一个半径数组，我想要指定的变量是银河系中心的数密度：
浏览 0提问于2013-02-26得票数 9
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假设我们有一个混合分布，由密度f(x)= w_1 p_1(x) + w_2 p_2(x)定义，其中w_i是一个标量重量。此外，我们还有有效的方法来评估与密度D_i对应的分布p_i的pdf和cdf/icdf。我想从这样的分发中抽样调查。
我目前采用的方法是实现拒绝抽样。我构造了一个提议函数M*u(x)，其中u \sim \text{Unif}(lb,ub) (lb,ub被构造为至少99%的D_i中包含了使用icdf)，而M是通过找到\max_{
浏览 0提问于2020-09-17得票数 1
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我使用numpy分布来生成montecarlo模拟的随机数，使用更合适的库来拟合结果的分布。如果拟合scipy.stats.beta(a，b，loc=0，scale=1)(蓝线)，则等于numpy.random.beta(a，b)(条形)
我尝试将它们与scify.stats.beta.fit_continuous_distns.FitDataError：data中的无效值。最大似然估计与‘β’要求0< (x - loc)/sca
浏览 9提问于2022-06-14得票数 0
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