实现一些通用 MCMC 例程的 python 模块
该模块的主要目的是作为通用模型的简单 MCMC 框架。 目前最有用的贡献可能是它可以用于训练在实现的高斯过程 (GP) 模型。
特征
该代码目前具有以下功能:
完全面向对象。 只要提供正确的界面,模型就可以是任何类型。
随机游走建议。
Metropolis 调整了朗之万动力学。
MCMC 链使用以快速格式存储。
可以将均值函数添加到的 (GP) 模型中。
安装
克隆包,进入其目录并执行以下操作:
python setup.py install
相关软件包
可能与我提供的最相关的包是优秀的代码。 我离开它的原因有两个:
在旧版本(例如 )中,找不到实现 Metropolis Adjusted Langevin Dynamics 的简单方法。 这是不幸的,因为当导数可用时,它是最强大的采样方法之一。
在新版本中(例如 ,它基
2023-01-04 20:05:09
31KB
Python
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