PyMC 示例画廊# 介绍# General Overview Introductory Overview of PyMC Simple Linear Regression GLM: Linear regression 通用 API 快速入门 通用API快速入门 库基础# Distribution Dimensionality Distribution Dimensionality PyMC and PyTensor PyMC and PyTensor 使用数据容器 使用数据容器 如何# Prior and Posterior Predictive Checks Prior and Posterior Predictive Checks Model Comparison Model comparison 性能分析 性能分析 贝叶斯Copula估计:描述相关联合分布 贝叶斯Copula估计:描述相关联合分布 多元正态模型的LKJ Cholesky协方差先验 多元正态模型的LKJ Cholesky协方差先验 更新先验 更新先验 如何将JAX函数包装以便在PyMC中使用 如何将JAX函数包装以便在PyMC中使用 使用“黑箱”似然函数 使用“黑箱”似然函数 如何调试模型 如何调试模型 自动边缘化离散变量 自动边缘化离散变量 贝叶斯缺失数据插补 贝叶斯缺失数据插补 使用 ModelBuilder 类部署 PyMC 模型 使用 ModelBuilder 类部署 PyMC 模型 样条 样条 广义线性模型# GLM: 泊松回归 GLM: 泊松回归 GLM: 模型选择 GLM: 模型选择 带有截断或删失数据的贝叶斯回归 带有截断或删失数据的贝叶斯回归 离散选择和随机效用模型 离散选择和随机效用模型 样本外预测 样本外预测 GLM:使用自定义似然进行异常值分类的稳健回归 GLM:使用自定义似然进行异常值分类的稳健回归 GLM: 稳健线性回归 GLM: 稳健线性回归 滚动回归 滚动回归 多层次建模的贝叶斯方法入门 多层次建模的贝叶斯方法入门 二项回归 二项回归 广义线性模型:负二项回归 广义线性模型:负二项回归 有序分类结果的回归模型 有序分类结果的回归模型 分层二项模型:大鼠肿瘤示例 分层二项模型:大鼠肿瘤示例 案例研究# 广义极值分布 广义极值分布 可靠性统计与预测校准 可靠性统计与预测校准 贝叶斯估计取代T检验 贝叶斯估计取代T检验 高尔夫推杆的模型构建与扩展 高尔夫推杆的模型构建与扩展 使用PyMC将强化学习模型拟合到行为数据 使用PyMC将强化学习模型拟合到行为数据 心理测量学中的验证性因子分析和结构方程模型 心理测量学中的验证性因子分析和结构方程模型 从尴尬的分箱数据中估计分布的参数 从尴尬的分箱数据中估计分布的参数 使用项目反应理论的NBA犯规分析 使用项目反应理论的NBA犯规分析 分层部分池化 分层部分池化 因子分析 因子分析 用于个性化推荐的概率矩阵分解 用于个性化推荐的概率矩阵分解 橄榄球预测的分层模型 橄榄球预测的分层模型 因果推断# 贝叶斯中介分析 贝叶斯中介分析 贝叶斯非参数因果推断 贝叶斯非参数因果推断 辛普森悖论 辛普森悖论 中断时间序列分析 中断时间序列分析 反事实推断:计算因COVID-19导致的超额死亡 反事实推断:计算因COVID-19导致的超额死亡 贝叶斯A/B测试简介 贝叶斯A/B测试简介 双重差分法 双重差分法 干预分布与使用do操作符的图突变 干预分布与使用do操作符的图突变 断点回归设计分析 断点回归设计分析 贝叶斯调节分析 贝叶斯调节分析 高斯过程# 多输出高斯过程:使用哈达玛积的核心区域化模型 多输出高斯过程:使用哈达玛积的核心区域化模型 高斯过程 (GP) 平滑 高斯过程 (GP) 平滑 学生-t过程 学生-t过程 使用numpy核的高斯过程 使用numpy核的高斯过程 GP-循环 GP-循环 稀疏近似 稀疏近似 边际似然实现 边际似然实现 使用HSGPs进行婴儿出生建模 使用HSGPs进行婴儿出生建模 示例:Mauna Loa CO_2 继续 示例:Mauna Loa CO_2 继续 异方差高斯过程 异方差高斯过程 使用带标记的对数高斯Cox过程建模空间点模式 使用带标记的对数高斯Cox过程建模空间点模式 克罗内克结构协方差 Kronecker 结构协方差 均值和协方差函数 均值和协方差函数 高斯过程:HSGP 高级用法 高斯过程:HSGP 高级用法 高斯过程:HSGP参考与第一步 高斯过程:HSGP参考与第一步 高斯过程:潜在变量实现 高斯过程:潜在变量实现 在莫纳罗亚的二氧化碳高斯过程 在莫纳罗亚的二氧化碳高斯过程 时间序列# 使用Euler-Maruyama方案推断SDE的参数 使用Euler-Maruyama方案推断SDE的参数 随机波动率模型 随机波动率模型 航空乘客 - 类似Prophet的模型 航空乘客 - 类似Prophet的模型 在PyMC中分析AR(1)模型 在PyMC中分析AR(1)模型 使用结构化AR时间序列进行预测 使用结构化AR时间序列进行预测 多元高斯随机游走 多元高斯随机游走 变化的长程模型 变化的长程模型 从生成图导出的时间序列模型 从生成图导出的时间序列模型 贝叶斯向量自回归模型 贝叶斯向量自回归模型 空间分析# 空间数据的条件自回归(CAR)模型 空间数据的条件自回归(CAR)模型 冈比亚的疟疾流行率 冈比亚的疟疾流行率 空间数据的Besag-York-Mollie模型 空间数据的Besag-York-Mollie模型 诊断与模型批评# 贝叶斯因子与边际似然 贝叶斯因子与边际似然 采样器统计信息 采样器统计信息 诊断偏差推理与分歧 诊断带有偏差的推断与分歧 模型平均 模型平均 贝叶斯加性回归树# 贝叶斯加性回归树:简介 贝叶斯加性回归树:简介 分类回归 分类回归 使用BART建模异方差性 使用BART建模异方差性 使用BART进行分位数回归 使用BART进行分位数回归 混合模型# 高斯混合模型 高斯混合模型 依赖密度回归 依赖密度回归 用于密度估计的狄利克雷过程混合模型 用于密度估计的狄利克雷过程混合模型 多项式混合的狄利克雷分布 多项分布的Dirichlet混合 边缘化高斯混合模型 边缘化高斯混合模型 生存分析# 删失数据模型 删失数据模型 贝叶斯生存分析 贝叶斯生存分析 贝叶斯参数生存分析 贝叶斯参数生存分析 重新参数化Weibull加速失效时间模型 重新参数化Weibull加速失效时间模型 脆弱性和生存回归模型 脆弱性和生存回归模型 ODE模型# pymc3.ode: 形状和基准测试 pymc3.ode: 形状和基准测试 GSoC 2019: pymc3.ode API 简介 GSoC 2019: pymc3.ode API 简介 使用手动梯度的Lotka-Volterra模型 使用手动梯度的Lotka-Volterra模型 使用贝叶斯推断以多种方式求解ODE Lotka-Volterra模型 使用贝叶斯推理以多种方式求解ODE Lotka-Volterra MCMC# DEMetropolis 和 DEMetropolis(Z) 算法比较 DEMetropolis 和 DEMetropolis(Z) 算法比较 使用MLDA进行多层次重力测量 使用MLDA进行多层次重力测量 顺序蒙特卡罗 顺序蒙特卡罗 使用自定义步骤方法从局部共轭后验分布中采样 使用自定义步骤方法从局部共轭后验分布中采样 使用块更新的Lasso回归 使用块更新的Lasso回归 采样中的复合步骤 采样中的复合步骤 MLDA采样器:介绍和资源 MLDA采样器:介绍和资源 近似贝叶斯计算 近似贝叶斯计算 MLDA采样器 MLDA采样器 DEMetropolis(Z) 采样器调优 DEMetropolis(Z) 采样器调优 MLDA中的方差减少 - 线性回归 MLDA中的方差减少 - 线性回归 使用JAX和Numba加速采样 使用JAX和Numba进行更快的采样 变分推断# 使用PyMC进行变分推断简介 使用PyMC进行变分推断简介 Pathfinder 变分推断 Pathfinder 变分推断 变分推断:贝叶斯神经网络 变分推断:贝叶斯神经网络 GLM:分层回归模型上的小批量ADVI GLM:分层回归模型上的小批量ADVI 经验近似概述 经验近似概述