Hidden Markov in PyMC3

Question

ich eine multivariate Monte-Carlo Hidden-Markov-Problem zu lösen haben:

x[k] = f(x[k-1]) + B u[k] 
    y[k] = g(x[k]) 

wo:

x[k] the hidden states (Markov dynamics) 
y[k] the observed data 
u[k] the stochastic driving process 

Ist PyMC3 schon reif genug, um dieses Problem zu umgehen, oder sollte ich bleiben mit Version 2.3? Zweitens würden alle Verweise auf HM-Modelle in einem PyMC-Rahmen sehr geschätzt werden. Vielen Dank.

- Henk

Answer 1

Ich habe etwas ähnliches mit PyMC 2.x. Mein Du warst allerdings nicht zeitabhängig. Hier ist mein Beispiel.

Ich denke, Sie müssen Sie als eine Liste von RV vel modellieren. Sie haben auch eine Abhängigkeit. Hier

ist die ursprüngliche Frage: PyMC: Parameter estimation in a Markov system

Hier ist das vollständige Beispiel als IPython Notebook: http://nbviewer.ipython.org/github/sotte/random_stuff/blob/master/PyMC%20-%20Simple%20Markov%20Chain.ipynb