PyMC3

✍ dations ◷ 2025-09-11 21:25:30 #计算统计学,贝叶斯统计,蒙地卡罗方法,数值分析语言,数学软件,Python科学库

PyMC3是一个Python包,用于贝叶斯统计建模和概率机器学习,它聚焦于高级马尔可夫链蒙特卡洛法和变分拟合算法。它是从以前版本的PyMC软件从头开始写成的。

不同于使用Fortran扩展进行计算的PyMC2,PyMC3依靠Theano来自动微分,还有计算优化和动态C编译。从版本3.8开始PyMC3依据ArviZ(英语:ArviZ)来处理绘图、分析和统计检查。PyMC3和Stan(英语:Stan (software))是两个最流行的概率编程工具。

PyMC3是开源项目,由社区开发并在财务上得到NumFocus赞助。PyMC3已经在很多领域中被用于解决推断问题,包括天文学、流行病学、分子生物学、晶体学、化学、生态学和心理学。

在Theano于2017年宣布计划停止开发之后,PyMC3团队评估采用TensorFlow Probability作为计算后端,但是在2020年决定接管Theano的开发。在2021年1月绝大部分的Theano-PyMC代码基被重造并增加了通过JAX编译。PyMC团队计划以新名字发行修订后的计算后端并继续开发PyMC3。

PyMC3实现了不基于梯度的和基于梯度的马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)算法用于贝叶斯推断和随机(Stochastic(英语:Stochastic)),基于梯度的变分贝叶斯方法(英语:variational Bayesian methods)用于近似贝叶斯推断。

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