x_pred = pyro.sample('obs',dist.Normal(x_pred_loc,sigmas).to_event(1),obs=data_x)什么意思
时间: 2023-05-24 19:06:10 浏览: 200
这行代码使用 Pyro 库中的 `sample` 方法,用条件概率分布 `Normal` 对 `x_pred` 进行采样,并将采样结果作为观测值 `obs`,与真实数据 `data_x` 进行比较,进而求取参数。其中,`x_pred_loc` 是 `x_pred` 的均值参数,`sigmas` 是 `x_pred` 的方差参数,并使用 `to_event(1)` 方法进行事件编码。
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x_pred = pyro.sample('obs',dist.Normal(x_pred_loc,sigmas).to_event(1),obs=data_x)中to_event(1)怎么理解
在 Pyro 中,to_event 用于指定分布的事件形状。事件形状是一个分布样本的形状,通常是指一个数据集中单个样本的形状。to_event(1) 表示分布的事件形状是一维的(即单个样本)。对于本例中的代码,x_pred_loc 是预测值,sigmas 是标准差,obs 参数是观测值,to_event(1) 表示每个观测值都是一个独立的样本,因此分布的事件形状是一维的。这个参数的作用是在 Pyro 中计算概率密度时,将观测值转换为分布的样本形状,以便进行计算。
x_pred = pyro.sample('obs',dist.Normal(x_pred_loc,sigmas).to_event(1),obs=data_x)哪部分是带有噪声的观测数据,哪部分代表噪声
观测数据部分是`data_x`,代表噪声的部分是`sigmas`。`x_pred_loc`是对观测数据的预测,它与观测数据之间存在噪声的影响。`dist.Normal`表示在`x_pred_loc`附近的随机噪声。所以`x_pred`是带有噪声的预测值。
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