pymc3
PyMC3是用于贝叶斯统计建模和概率机器学习的Python软件包，专注于先进的马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）和变异推理（VI）算法。 它的灵活性和可扩展性使其适用于大量问题。
查看，或使用Binder ！ 有关PyMC3的问题，请访问我们的论坛。
PyMC3和Theano的未来
自Theano停止由原始作者开发以来，关于PyMC3的未来一直存在许多疑问和不确定性，我们开始使用PyMC4进行实验。
我们很高兴地宣布，Theano上的PyMC3（我们正在）以及新的JAX后端是未来。 PyMC4将不会进一步开发。
有关更多详细信息，请参见。
特征
直观的模型规范语法，例如， x ~ N(0,1)转换为x = Normal('x',0,1)
强大的采样算法（例如“”（ ）允许使用数千种参数复杂模型，而对拟合算法的专业知识很少。
变异推理：用于快速近似后验估计的以及用于大数据集的小批量A
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资源详情
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