参数估计的近似贝叶斯计算序列蒙特卡罗（abc-smc）采样器的python实现。
astroabc的Python项目详细描述
近似贝叶斯计算（ABC）等 称为“无似然”马尔可夫链蒙特卡罗 技术是处理参数的常用方法 在可能性难以确定或未知的情况下的推断。 这些方法称为无似然法 关于可能性形式的通常假设，例如高斯， 因为abc的目的是直接从参数后验分布中模拟样本。 astroABC是一个实现 近似贝叶斯计算序贯蒙特卡罗（ABC SMC）采样器 作为一个python类。这是非常灵活的，适用于一大套的问题。 astroABC需要NumPy、``scipy``和sklearn。mpi4py和multiprocessing是可选的。
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