PyMC3

PyMC3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[1][2][3]。它是从以前版本的PyMC软件从头开始写成的[4]。

PyMC3
原作者PyMC3开发团队
初始版本2013年5月4日 (2013-05-04)
穩定版本
3.10
（2020年12月7日 (2020-12-07)）
编程语言Python
操作系统类Unix, Mac OS X, Microsoft Windows
系統平台Intel x86 – 32-bit, x64
类型统计包
许可协议 Apache License, Version 2.0
网站pymc-devs.github.io/pymc3/

概述

不同于使用Fortran扩展进行计算的PyMC2，PyMC3依靠Theano来自动微分，还有计算优化和动态C编译[2][5]。从版本3.8开始PyMC3依据ArviZ来处理绘图、分析和统计检查。PyMC3和Stan是两个最流行的概率编程工具[6]。

PyMC3是开源项目，由社区开发并在财务上得到NumFocus赞助[7]。PyMC3已经在很多领域中被用于解决推断问题，包括天文学[8][9]、流行病学[10][11]、分子生物学[12]、晶体学[13][14]、化学[15]、生态学[16][17]和心理学[18]。

在Theano于2017年宣布计划停止开发之后[19]，PyMC3团队评估采用TensorFlow Probability作为计算后端[20]，但是在2020年决定接管Theano的开发[21]。在2021年1月绝大部份的Theano-PyMC代码基被重造并增加了通过JAX编译[22]。PyMC团队计划以新名字发行修订后的计算后端并继续开发PyMC3[23]。

推论引擎

PyMC3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），基于梯度的变分贝叶斯方法用于近似贝叶斯推断。

  • MCMC算法：
    • No-U-Turn采样（NUTS）[24]，是哈密顿蒙特卡洛的变体和PyMC3用于连续变量的缺省引擎。
    • 梅特罗波利斯－黑斯廷斯算法，是PyMC3用于离散变量的缺省引擎。
    • 顺序蒙特卡洛算法。
  • 变分推断算法：
    • 黑箱变分推断[25]。

参见
  • Stan是用C++编写统计推论的概率编程语言。

引用
  1. 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
  2. Martin, Osvaldo. . Packt Publishing Ltd. 2016: 31–60 [16 September 2017]. ISBN 9781785889851 （英语）.
  3. Davidson-Pilon, Cameron. . Addison-Wesley Professional. 2015-09-30. ISBN 9780133902921 （英语）.
  4. . docs.pymc.io. [2017-09-20]. （原始内容存档于2018-11-18） （英语）.
  5. Hilpisch, Yves. . O'Reilly Media, Inc. 2014-12-11. ISBN 9781491945391 （英语）.
  6. . [2017-03-10]. （原始内容存档于2021-01-29）.
  7. . NumFOCUS | Open Code = Better Science. [2017-03-10]. （原始内容存档于2017-09-21）.
  8. Greiner, J.; Burgess, J. M.; Savchenko, V.; Yu, H.-F. . The Astrophysical Journal Letters. 2016, 827 (2): L38. Bibcode:2016ApJ...827L..38G. ISSN 2041-8205. arXiv:1606.00314. doi:10.3847/2041-8205/827/2/L38 （英语）.
  9. Hilbe, Joseph M.; Souza, Rafael S. de; Ishida, Emille E. O. . Cambridge University Press. 2017-04-30 [2021-01-20]. ISBN 9781108210744. （原始内容存档于2021-02-03） （英语）.
  10. Brauner, Jan M.; Mindermann, Sören; Sharma, Mrinank; Johnston, David; Salvatier, John; Gavenčiak, Tom; Stephenson, Anna B.; Leech, Gavin; Altman, George; Mikulik, Vladimir; Norman, Alexander John; Monrad, Joshua Teperowski; Besiroglu, Tamay; Ge, Hong; Hartwick, Meghan A.; Teh, Yee Whye; Chindelevitch, Leonid; Gal, Yarin; Kulveit, Jan. . Science. 2020-12-15 [2021-01-20]. doi:10.1126/science.abd9338. （原始内容存档于2021-02-07）.
  11. Systrom, Kevin; Vladek, Thomas; Krieger, Mike. . Rt.live. [10 January 2021]. （原始内容存档于2021-01-06）.
  12. Wagner, Stacey D.; Struck, Adam J.; Gupta, Riti; Farnsworth, Dylan R.; Mahady, Amy E.; Eichinger, Katy; Thornton, Charles A.; Wang, Eric T.; Berglund, J. Andrew. . PLOS Genetics. 2016-09-28, 12 (9): e1006316. ISSN 1553-7404. PMC 5082313. PMID 27681373. doi:10.1371/journal.pgen.1006316.
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  14. Katona, Gergely; Garcia-Bonete, Maria-Jose; Lundholm, Ida. . Acta Crystallographica Section A. 2016-05-01, 72 (3): 406–411. ISSN 2053-2733. PMC 4850660. PMID 27126118. doi:10.1107/S2053273316003430 （英语）.
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  16. Wang, Yan; Huang, Hong; Huang, Lida; Ristic, Branko. . Atmospheric Environment. 2017, 152: 519–530. Bibcode:2017AtmEn.152..519W. doi:10.1016/j.atmosenv.2017.01.014.
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  19. Lamblin, Pascal. . theano-users (邮件列表). 28 September 2017 [28 September 2017]. （原始内容存档于2011-01-22）.
  20. Developers, PyMC. . PyMC Developers. 2018-05-17 [2019-01-25]. （原始内容存档于2020-08-06）.
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  22. Bradbury, James; Frostig, Roy; Hawkins, Peter; James, Matthew James; Leary, Chris; Maclaurin, Dougal; Necula, George; Paszke, Adam; VanderPlas, Jake; Wanderman-Milne, Skye; Zhang, Qiao. . [10 January 2021]. （原始内容存档于2021-02-05）.
  23. . PyMC Timeline. [10 January 2021]. （原始内容存档于2018-05-20）.
  24. Hoffman, Matthew D.; Gelman, Andrew. . Journal of Machine Learning Research. April 2014, 15: pp. 1593–1623 [2021-01-20]. （原始内容存档于2020-08-11）.
  25. Kucukelbir, Alp; Ranganath, Rajesh; Blei, David M. 1506 (3431). June 2015. Bibcode:2015arXiv150603431K. arXiv:1506.03431.

延伸阅读

外部链接
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