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PyMC

PyMC（曾叫做PyMC3[1]）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[2][3][4]。

PyMC
原作者PyMC开发团队
首次发布2013年5月4日 (2013-05-04)
当前版本5.16.2（2024年7月11日 (2024-07-11)）
源代码库https://github.com/pymc-devs/pymc
编程语言Python
操作系统类Unix, Mac OS X, Microsoft Windows
平台Intel x86 – 32-bit, x64
类型统计包（英语：List of statistical software）
许可协议 Apache License, Version 2.0
网站www.pymc.io

概述

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PyMC曾经叫做PyMC3，不同于早先的使用Fortran扩展进行计算的PyMC2，它依靠Theano来进行自动微分、计算优化和动态C语言编译[3][5]。从版本3.8开始PyMC依据ArviZ（英语：ArviZ）来进行数据可视化和贝叶斯推断的探索分析（英语：Exploratory data analysis）[6]。PyMC和Stan（英语：Stan (software)）是两个最流行的概率编程工具[7]。

PyMC是开源项目，由社区开发并在财务上得到NumFocus赞助[8]。PyMC已经在很多领域中被用于解决推断问题，包括天文学[9][10]、流行病学[11][12]、分子生物学[13]、晶体学[14][15]、化学[16]、生态学[17][18]和心理学[19]。

在Theano于2017年宣布计划停止开发之后[20]，PyMC团队曾评估采用TensorFlow Probability[21]作为计算后端[22]，但是在2020年接管Theano的开发[23]。在2021年1月绝大部分的Theano代码基被重新建造，并增加了通过JAX和Numba的编译，修订后的这个计算后端以新名字Aesara发行。PyMC团队在2021年6月将PyMC3更名为PyMC[1]。2022年11月28日，PyMC团队宣布采用从Aesara计划分叉出PyTensor[24]。

推论引擎

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PyMC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用于近似贝叶斯推断。

参见

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引用

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  1. ^ 1.0 1.1 PyMC Timeline. PyMC Timeline. [2021-01-20]. （原始内容存档于2018-05-20）. 
  2. ^ Salvatier J, Wiecki TV, Fonnesbeck C. (2016) Probabilistic programming in Python using PyMC3. PeerJ Computer Science 2:e55 https://doi.org/10.7717/peerj-cs.55
  3. ^ 3.0 3.1 Martin, Osvaldo. Bayesian Analysis with Python. Packt Publishing Ltd. 2016: 31–60 [16 September 2017]. ISBN 9781785889851 （英语）. 
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  7. ^ The Algorithms Behind Probabilistic Programming. [2017-03-10]. （原始内容存档于2021-01-29）. 
  8. ^ NumFOCUS Announces New Fiscally Sponsored Project: PyMC3. NumFOCUS | Open Code = Better Science. [2017-03-10]. （原始内容存档于2017-09-21）. 
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  26. ^ Kucukelbir, Alp; Ranganath, Rajesh; Blei, David M. Automatic Variational Inference in Stan 1506 (3431). June 2015. Bibcode:2015arXiv150603431K. arXiv:1506.03431  . 

延伸阅读

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外部链接

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