Oriol Abril 的文章
使用数据容器
- 16 十二月 2021
在构建了你梦想中的统计模型之后，你需要给它提供一些数据。数据通常以两种方式之一引入PyMC模型。一些数据用作外生输入，在线性回归模型中称为X，其中mu = X @ beta。其他数据是模型内生输出的“观察”示例，在回归模型中称为y，并作为输入用于模型隐含的似然函数。这些数据，无论是外生的还是内生的，都可以以多种数据类型包含在你的模型中，包括numpy ndarrays、pandas Series和DataFrame，甚至pytensor TensorVariables。
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- 16 十二月 2021
在构建了你梦想中的统计模型之后，你需要给它提供一些数据。数据通常以两种方式之一引入PyMC模型。一些数据用作外生输入，在线性回归模型中称为X，其中mu = X @ beta。其他数据是模型内生输出的“观察”示例，在回归模型中称为y，并作为输入用于模型隐含的似然函数。这些数据，无论是外生的还是内生的，都可以以多种数据类型包含在你的模型中，包括numpy ndarrays、pandas Series和DataFrame，甚至pytensor TensorVariables。
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- 16 十二月 2021
在构建了你梦想中的统计模型之后，你需要给它提供一些数据。数据通常以两种方式之一引入PyMC模型。一些数据用作外生输入，在线性回归模型中称为X，其中mu = X @ beta。其他数据是模型内生输出的“观察”示例，在回归模型中称为y，并作为输入用于模型隐含的似然函数。这些数据，无论是外生的还是内生的，都可以以多种数据类型包含在你的模型中，包括numpy ndarrays、pandas Series和DataFrame，甚至pytensor TensorVariables。
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- 16 十二月 2021
在构建了你梦想中的统计模型之后，你需要给它提供一些数据。数据通常以两种方式之一引入PyMC模型。一些数据用作外生输入，在线性回归模型中称为X，其中mu = X @ beta。其他数据是模型内生输出的“观察”示例，在回归模型中称为y，并作为输入用于模型隐含的似然函数。这些数据，无论是外生的还是内生的，都可以以多种数据类型包含在你的模型中，包括numpy ndarrays、pandas Series和DataFrame，甚至pytensor TensorVariables。