基于自适应步进的Python-MCMC gibbssamper的实现

gastimator的Python项目详细描述


胃切除器

自适应步进Python-MCMC-gibbs采样器的实现。在

虽然这是一个简单的MCMC算法,但它具有鲁棒性和稳定性,非常适合于具有多个自由度和非常尖锐的似然特征的高维问题。例如,与使用更先进的仿射不变MCMC方法相比,使用此代码对数据立方体进行运动学建模要快几个数量级。在

安装

您可以使用pip install gastimator安装GAStimator。或者,您可以在这里下载代码,导航到解压它的目录,然后运行python setup.py install。在

它需要以下模块:

  • numpy公司
  • matplotlib库
  • 打印箱
  • 作业库

文档

若要开始,请参阅此处的演练:https://github.com/TimothyADavis/GAStimator/blob/master/documentation/GAStimator_Documentation.ipynb

作者许可证

版权所有2019 Timothy A.Davis

Timothy A. Davis <https://github.com/TimothyADavis>生成。根据 GNU通用公共许可证v3(GPLv3)许可证(请参见LICENSE)。在

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