【发布时间】：2016-10-31 11:23:22
【问题描述】：
我正在尝试从 Infer.NET 移植一个模型，但我正在苦苦挣扎 如何在 pymc3 中观察到确定性变量？
M,L~伯努利
# doesn't work ...
Deterministic("U %i" % i, switch(M[i], ~L[i], L[i]), observed=True)
【问题讨论】：
【发布时间】：2016-10-31 11:23:22
【问题描述】：
不太清楚您要建模的内容（您更有可能收到包含问题完整描述的回复并尝试编写代码），但在 pymc3 中，您通过“观察到”参数传递数据以指定可能性功能。例如，如果要估计伯努利分布随机变量的成功概率，则模型的似然为
likelihood = pm.Bernoulli('likelihood', prior_p_success, observed=data)
其中prior_p_success 是成功的先验概率，data 是二进制数据的向量。
【讨论】：