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我正在尝试移植高斯混合模型，如：How to model a mix of 3 Normals in PyMC? 到pymc3

代码

import numpy as np
from pymc import Model, Gamma, Normal, Dirichlet
from pymc import Multinomial
from pymc import sample, Metropolis

k = 3
ndata = 500

v = np.random.randint(0, k, ndata)
data = ((v == 0)*(50 + np.random.randn(ndata))
        + (v == 1)*(-50 + np.random.randn(ndata))
        + (v == 2)*np.random.randn(ndata))

model = Model()

with model:
    dd = Dirichlet('dd', k=k, a=1, shape=k)
    precs = Gamma('precs', alpha=0.1, beta=0.1, shape=k)
    means = Normal('means', 0, 0.001, shape=k)
    category = Multinomial('category',
                           n=1,
                           p=dd,
                           shape=ndata)

    points = Normal('obs',
                    means[category],
                    precs[category],
                    observed=data)
    tr = sample(3000, step=Metropolis())

我收到以下代码错误：

AttributeError: <pymc.quickclass.Multinomial object at 0x4804210> has no default value to use, checked for: ['mode'] pass testval argument or provide one of these.

我究竟做错了什么？

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1 回答 1

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这是因为模型中的变量没有传递初始值。通常这没有问题，因为模型只采用每个分布的均值/中值/众数并使用它们。多项式是困难的，因为平均值通常给出支持之外的值（即非整数值）并且模式难以计算。

短期解决方案是至少为多项式提供初始值。我将在错误跟踪器上提交一个问题，以找出长期要做的事情。

于 2013-12-16T15:27:58.753 回答