经典推断¶

PyFlux支持经典的推断方法。这些方法可以被视为对完整后验分布的点质量近似。

方法¶

使用fit()方法时，有多种经典推断选项可供选择。这些选项可以通过method参数来指定。

最大似然估计

执行最大似然估计。

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model.fit(method='MLE')

preopt_search : (默认 : True) 如果为True，将使用预优化阶段来寻找良好的初始值（如果该模型类型没有可用的预优化方法，此参数将被忽略）。关闭此选项会加快优化速度，但可能获得较差的解。

普通最小二乘法

执行普通最小二乘法估计。

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model.fit(method='OLS')

惩罚最大似然估计

从频率论的角度来看，PML可以被视为对系数的一种正则化方法。

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model.fit(method='PML')

preopt_search : (默认 : True) 如果为True，将使用预优化阶段来寻找良好的初始值（如果该模型类型没有可用的预优化方法，此参数将被忽略）。关闭此选项会加快优化速度，但可能获得较差的解。