PyStan 为 Stan 提供了一个 Python 接口，这是一个使用 No-U-Turn 采样器进行贝叶斯推理的软件包，这是Hamiltonian Monte Carlo 的一种变体。
PyStan具有以下依赖项：
Python：2.7，> = 3.3
Cython：> = 0.22
NumPy：> = 1.7
PyStan还要求在安装和运行时可以使用C ++编译器。 在基于Debian的系统上，这是通过发出命令apt-get install build-essential来完成的。
例子：
import pystan
schools_code = """
data {
int<lower=0> J; // number of schools
vector[J] y; // estimated treatment effects
vector<lower=0>[J] sigma; // s.e. of effect estimates
}
parameters {
real mu;
real<lower=0> tau;
vector[J] eta;
}
transformed parameters {
vector[J] theta;
theta = mu + tau * eta;
}
model {
eta ~ normal(0, 1);
y ~ normal(theta, sigma);
}
"""
schools_dat = {'J': 8,
'y': [28, 8, -3, 7, -1, 1, 18, 12],
'sigma': [15, 10, 16, 11, 9, 11, 10, 18]}
sm = pystan.StanModel(model_code=schools_code)
fit = sm.sampling(data=schools_dat, iter=1000, chains=4)
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前言 PyStan 为 Stan 提供了一个 Python 接口，这是一个使用 No-U-Turn 采样器进行贝叶斯推理的软件包，这是Hamiltonian Monte Carlo 的一种变体。 PyStan具有以下依赖项： Python：2.7，> = 3.3 Cython：> = 0.22 NumPy：> = 1.7 PyStan还要求在安装和运行时可以使用C ++编译器。 在基于Debian
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基于Windows系统下python+Pystan安装使用教程 前言
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写这个是因为我换了新的电脑，新电脑不知道到底出了什么差错总是装不成功。 终于！在我的努力下搞定了！留个记录，一方我下次要安装。 首先，下载visual studio 2017，拒绝2022，2022总是配置不成功不知道为啥。 然后配置环境变量，配置账户的环境变量就可以，添加了三种，PATH,LIB,INCLUDE。后两个要自己创建。 （我是写给自己看的，要是有其他迷茫的朋友看到了这个，把下面的改成
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必须先安装conda或者miniconda ，然后Anaconda Prompt 中操作以下命令 conda install libpython m2w64-toolchain -c msys2 以下根据情况操作 然后 E:\ProgramData\Miniconda3\Lib\distutils中创建distutils.cfg文件 添加以下内容 [build] compiler=mingw32
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1、首先安装pystan库 一定要使用conda 命令，不要使用conda 命令 我是这样写的 (base) PS C:\Users\xxxxx> conda install pystan Collecting package metadata (current_repodata.json): done Solving environment: done ## Package Plan ##
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安装facebook的prophet首先需要安装pystan，安装步骤如下： 1. pystan安装 2. fbprophet安装 1. pystan安装 参照官网一步步使用conda安装即可，主要命令如下： # 管理员打开ananconda prompt # 1.安装MingW-w64编译器类型： conda install libpython m2w64-toolchain -c msys
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最近想尝试下fbprophet算法，但在安装算法包时报各种错，按照网上资料需要先安装pystan，当时使用的是2018版的pycharm，python版本3.6，使用pycharm尝试了很多次都未成功。后来尝试了conda安装pystan和fbprophet（最好都用conda命令来安装这样一般不会出错，此时使用的是python3.7版本）。最后在conda的命令窗口下测试成功。但是在pychar
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贝叶斯法则描述了P(h)、P(h|D)、P(D)、以及P(D|h)这四个概率之间的关系： 这个公式是贝叶斯方法论的基石。在数据挖掘中，我们通常会使用这个公式去判别不同事件之间的关系。 我们可以计算得到在某些条件下这位运动员是从事体操、马拉松、还是篮球项目的；也可以计算得到某些条件下这位客户是否会购买Sencha绿茶等。我们会通过计算不同事件的概率来得出结论。 比如说我们要决定是否给一位客户展示Se
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还是让我们回到运动员的例子。如果我问你Brittney Griner的运动项目是什么，她有6尺8寸高，207磅重，你会说“篮球”；我再问你对此分类的准确度有多少信心，你会回答“非常有信心”。 我再问你Heather Zurich，6尺1寸高，重176磅，你可能就不能确定地说她是打篮球的了，至少不会像之前判定Brittney那样肯定。因为从Heather的身高体重来看她也有可能是跑马拉松的。 最后，
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主要内容：贝叶斯定理,条件概率,先验概率,后验概率,朴素+贝叶斯朴素贝叶斯（Naive Bayesian algorithm）是有监督学习的一种分类算法，它基于“贝叶斯定理”实现，该原理的提出人是英国著名数学家 托马斯·贝叶斯。贝叶斯定理是基于概率论和统计学的相关知识实现的，因此在正式学习“朴素贝叶斯算法”前，我们有必要先认识“贝叶斯定理”。 贝叶斯定理 贝叶斯定理的发明者 托马斯·贝叶斯 提出了一个很有意思的假设：“如果一个袋子中共有 10 个球，分别是黑
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你听说过微软的智能购物车吗？没错，他们真有这样的产品。这个产品是微软和一个名为Chaotic Moon的公司合作开发的。 这家公司的标语是“我们比你聪明，我们比你有创造力。”你可以会觉得这样的标语有些狂妄自大，这里暂且不谈。 这种购物车由以下几个部分组成：Windows 8平板电脑、Kinect体感设备、蓝牙耳机（购物车可以和你说话）、以及电动装置（购物车可以跟着你走）。 你走进一家超市，持有一张
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我们会在这章探索朴素贝叶斯分类算法，使用概率密度函数来处理数值型数据。 内容： 朴素贝叶斯 微软购物车 贝叶斯法则 为什么我们需要贝叶斯法则？ i100、i500健康手环 使用Python编写朴素贝叶斯分类器 共和党还是民主党 数值型数据 使用Python实现
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在所有的机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。对于大多数的分类算法，比如决策树,KNN,逻辑回归，支持向量机等，他们都是判别方法，也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系，要么是决策函数Y=f(X),要么是条件分布P(Y|X)。但是朴素贝叶斯却是生成方法，也就是直接找出特征输出Y和特征X的联合分布P(X,Y),然后用P(Y|X)=P(X,Y)/P(X)得出。 朴素贝叶斯
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朴素贝叶斯 概述 贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。本章首先介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，我们通过实例来讨论贝叶斯分类的中最简单的一种: 朴素贝叶斯分类。 贝叶斯理论 & 条件概率 贝叶斯理论 我们现在有一个数据集，它由两类数据组成，数据分布如下图所示： 我们现在用 p1(x,y) 表示数据点 (x,y) 属于类别 1（图中用圆点表示
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贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法。它假设决策问题可以用概率的形式来描述，并且假设所有有关的概率结构均已知。 贝叶斯决策论 假设$$\lambda_{ij}$$为真实标记为$$c_j$$的样本误分类为$$c_i$$所产生的损失，可以定义将样本x分类$$c_i$$的条件风险（即期望损失）为 $$R(ci|x) = \sum{j=1}^{N} \lambda_{ij}P(c_j|x)$$ 为最