标题 "pymc-2.3.8-cp38-cp38-win_amd64.whl.zip" 暗示我们正在处理一个Python库的压缩包，具体是PyMC 2.3.8版本，它是一个针对贝叶斯统计建模的Python库。这个压缩包采用的是ZIP格式，并且包含了一个适用于Python 3.8（cp38）的AMD64（64位）架构的whl文件。whl文件是Python的二进制分发格式，它使得用户能够更轻松地安装Python包，尤其是那些有C扩展或特定系统依赖的包。
描述提到"安装前需要numpy+mkl版本等依赖"，这意味着在安装PyMC之前，需要先确保系统中已经装有numpy库，并且最好是带有MKL（Intel Math Kernel Library）优化的版本。MKL是一种高性能的数学和科学计算库，可以显著提升numpy的计算速度。因此，在安装PyMC之前，你需要通过`pip install numpy --upgrade --pre --no-binary :all: -f https://download.pydata.org/pypi/numpy/mkl`这样的命令来安装带有MKL的numpy版本。
PyMC库是进行贝叶斯统计分析的强大工具，它允许用户定义随机变量模型并使用马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）方法进行后验概率分布的采样。这种技术在机器学习、数据科学以及统计建模中非常有用，特别是在处理不确定性问题时。PyMC2是该库的老版本，尽管现在有了更新的PyMC3，但某些项目可能仍然依赖于它。
压缩包内的"使用说明.txt"文件通常包含了关于如何安装和使用PyMC 2.3.8的详细步骤，包括如何解压zip文件，如何使用pip或者手动安装whl文件，以及可能遇到的问题和解决方案。通常，这种文件也会提醒用户检查系统环境是否满足所有依赖条件，比如Python版本、numpy版本以及任何其他必要的库。
要正确安装和使用这个压缩包，你需要：
1. 检查你的Python环境是否为3.8版本，且是64位的。
2. 安装带有MKL的numpy版本。
3. 解压"pymc-2.3.8-cp38-cp38-win_amd64.whl.zip"到一个目录。
4. 进入到包含whl文件的目录，然后使用pip安装它，命令可能是`pip install pymc-2.3.8-cp38-cp38-win_amd64.whl`。
5. 如果遇到问题，参照"使用说明.txt"中的指示解决。
理解并遵循这些步骤，你将能够成功安装并开始使用PyMC库进行贝叶斯统计分析。记得在实际应用中，了解贝叶斯统计的基本概念和MCMC算法的工作原理也是至关重要的，这会帮助你更好地利用PyMC进行建模和数据分析。
2025-01-24 19:54:25
534KB
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流感预报员
基于实验性深度学习和基因型网络的系统，用于预测新的流感蛋白序列。
基本原理
在我任职期间，Flu Forecaster最初是作为Insight Health Data Fellow全面开发的。 预计的业务用例是预测未来的流感株，这将有助于为疫苗的先发制人提供信息。 我们不再需要选择当前正在传播的菌株。 取而代之的是，我们可以预测未来6个月内会出现什么样的菌株，先发制人（使用合成生物学方法）将其合成，并Swift扩大用于流感疫苗的菌株的生产规模。
入门
查看流感预报器
Flu Forecaster托管在，但也可以本地托管。 显示组件和从此GitHub存储库下载数据都需要Interne
2022-04-07 19:30:36
21.58MB
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介绍
作者：
Thomas V. Wiecki，Imri Sofer，Mads L.Pedersen，Michael J.Frank
接触：
， ， ，
网站：
Github：
邮件列表：
版权：
该文档已放置在公共领域。
执照：
HDDM是根据BSD 2许可证发行的。
版本：
0.7.8
目的
HDDM是用于漂移扩散模型（通过PyMC）的分层贝叶斯参数估计的python工具箱。 漂移扩散模型被广泛用于心理学和认知神经科学中以研究决策。
查看有关如何入门的。 可以在下面以及部分和找到更多信息。
特征
使用DDM参数的分层贝叶斯估计（通过PyMC）允许同时估计主题和组参数，其中假定单个主题是从组分布中得出的。 因此，与使用个别受试者最大可能性（即DMAT或fast-dm ）的其他方法相比，当测量的RT值较少时，HDDM应产生更好的估计。
针对速度进行了高度优
2022-03-13 00:36:41
9.11MB
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LDA参考实施
这是我通过PyMC模块使用Gibbs采样对潜在Dirichlet分配的参考实现。
2022-01-11 01:03:44
6KB
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