我想在PyMC3中实现捕获和捕获的基本模型(您捕获100只动物并标记它们,然后在它们混合后释放它们并重新捕获其中的100种动物,并注释标记了多少动物)。这是我的密码:
import numpy as np
import pymc3 as pm
import arviz as az
# Datos:
K = 100 #marked animals in first round
n = 100 #captured animals in second round
obs = 10 #observed marked in second round
with pm.Model() as my_mod
我需要实现朴素贝叶斯分类器并绘制ROC曲线
1) only 2 classes(Trousers and pullovers) out of 10 classes of the [FMNIST][1] dataset and then
2) second for all the ten classes without using scikit library and just basic matplotlib, pandas libraries from scratch.
我已经成功地实现了这两种情况下的朴素贝叶斯分类器,但我无法理解如何实现ROC曲线,因为它需要设置阈值。朴素贝叶斯分
我一直在尝试复制https://diffeqflux.sciml.ai/dev/examples/BayesianNODE_NUTS/,使用不同的常微分方程,但我在没有不确定性量化的情况下得到了这个结果,是因为我做了初始值u0更高: ? 你能告诉我出了什么问题吗? using DiffEqFlux, OrdinaryDiffEq, Flux, Optim, Plots, AdvancedHMC, MCMCChains
using JLD, StatsPlots
function Arps!(du,u,p,t)
y= u[1]
#x, y = u
# Di
在硬币翻转中,我们想要计算p(θ,数据),其中θ是底层参数。
先验服从参数a和b的β分布。
这种可能性遵循Bernoulli分布,它给出了出现的概率。
下面是代码实现:
a = 1 # a and b are the beta distribution's parameters
b= 1
num = 1e5 #Number of candidate theta values
z= 17220 #Number of heads
N= 143293 #Total number of flips
Theta = seq(0.