PyMC is an open source probabilistic programming framework written in Python that uses PyTensor to compute gradients via automatic differentiation, as well as compiling probabilistic programs on-the-fly to one of a suite of computational backends for increased speed.

PyMC (formerly PyMC3) is a Python package for Bayesian statistical modeling focusing on advanced Markov chain Monte Carlo (MCMC) and variational inference (VI) algorithms. Its flexibility and extensibility make it applicable to a large suite of problems. Check out the PyMC overview, or one of the many examples!

PyMC is a probabilistic programming library for Python that allows users to build Bayesian models with a simple Python API and fit them using Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods. PyMC strives to make Bayesian modeling as simple and painless as possible, allowing users to focus on their problem rather than the methods.

2017年5月2日 · PyMC3是一个用Python编写的开源的概率编程框架，使用Theano通过变分推理进行梯度计算，并使用了C实现加速运算。 不同于其他概率编程语言，PyMC3允许使用Python代码来定义模型。 这种没有作用域限制的语言极大的方便了模型定义和直接交互。 这篇文章介绍了这个 软件 包。 PyMC3具有先进的下一代MCMC采样算法如No-U-Turn Sampler (NUTS; Hoffman, 2014)和Hamiltonian Monte Carlo自整定变体 (HMC; Duane, 1987)。 这类采样算法在高维和 …

PyMC3 是一个用 Python 编写的开源的概率编程框架。 通过 PyMC3，我们可以灵活地去 创建自定义概率模型并进行贝叶斯推断， 实现在数据中完成洞悉和学习，同时由于它是基于贝叶斯方法的，因此在使用过程中常常是需要去指定先验分布来约束我们的模型，从而得到未知量的后验分布的不确定性估计。 本篇文章的内容如下： 使用 pymc3 搭建贝叶斯逻辑回归，并与stats的逻辑回归进行比较验证。 假设有一组独立同分布 i.i.d 的随机变量 X \sim P (X|\theta) ，服从概率分布 P， …

2023年5月16日 · PyMC（以前称为PyMC3）是一个专注于 高级马尔科夫链蒙特卡洛 （MCMC）和 变分推断 （VI） 算法 的Python包，用于贝叶斯统计建模。 其灵活性和可扩展性使其适用于各种问题。 PyMC是一个功能强大的贝叶斯建模工具，提供了丰富的特性和算法，适用于各种统计建模和推断任务。 包括 (广义)线性 模型 和层次线性模型案例研究、因果推断、诊断和模型评估、高斯过程、ODE模型推断、 马尔科夫链 蒙特卡洛方法、混合模型、生存分析、时间序列、变分推断 …

2024年9月1日 · PyMC 是一个 Python 概率编程库，允许用户使用简单的 Python API 构建贝叶斯模型，并使用 马尔可夫链 蒙特卡罗 (MCMC) 方法对其进行拟合。 PyMC 致力于使贝叶斯建模尽可能简单、轻松，让用户能够专注于他们的问题而不是方法。 具有如下特性： 现代：包括最先进的推理算法，包括 MCMC (NUTS) 和变分推理 (ADVI)。 用户友好：使用友好的 Python 语法编写模型。 从许多 示例笔记本 中 学习贝叶斯建模。 快速：使用 PyTensor 作为计算后端，通过 C …

Python PyMC库是一个强大的概率编程库，用于 贝叶斯统计 建模和 蒙特卡罗采样 。它提供了丰富的功能和灵活的API，使得贝叶斯推断和概率建模变得简单而有效。

PyMC is an open source probabilistic programming framework written in Python that uses PyTensor to compute gradients via automatic differentiation, as well as compiling probabilistic programs on-the-fly to one of a suite of computational backends for increased speed.

2024年4月11日 · 在Python中，pymc模块是一个流行的概率编程库，它提供了灵活的语法和强大的功能，使得建模和推断变得更加简单和直观。 本文将深入探讨pymc模块的应用场景，并通过多种实际案例来展示其强大之处。