pymc.model.core.Model.compile_logp#

Model.compile_logp(vars=None, jacobian=True, sum=True)[源代码]#

编译后的对数概率密度函数。

参数:
vars: 随机变量或潜在项的列表,可选

计算相对于这些变量的梯度。如果为 None,则使用所有自由变量和观察到的随机变量,以及模型中的潜在项。

雅可比矩阵:

是否在logprob图中包含雅可比项。默认为True。

总和:

是否对所有logp项求和,或者为每个变量返回逐元素的logp。默认为True。