使用PyMC3计算最大似然 - python

在某些情况下,我实际上并不对贝叶斯推断的整个后验感兴趣,而只是对最大似然性(或对于适当选择的先验而言,对后验而言最大),并且可能是Hessian。 PyMC3具有执行此操作的功能,但是find_MAP似乎以转换后的形式返回模型参数,具体取决于模型参数的先验分布。是否有一种简单的方法可以从中获取未转换的值? find_hessian的输出对我来说还不太清楚,但很有可能也在转换后的空间中。

参考方案

可能更简单的解决方案是传递参数transform=None,以避免PyMC3进行转换,然后使用find_MAP

我让你和一个简单的模型的例子。

data = np.repeat((0, 1), (3, 6))
with pm.Model() as normal_aproximation:
    p = pm.Uniform('p', 0, 1, transform=None)
    w = pm.Binomial('w', n=len(data), p=p, observed=data.sum())
    mean_q = pm.find_MAP()
    std_q = ((1/pm.find_hessian(mean_q))**0.5)[0]
print(mean_q['p'], std_q)

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