基于markov链monte carlo的贝叶斯估计python包
pymcmc的Python项目详细描述
马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）估计为 贝叶斯分析中面临的复杂集成问题 统计问题。MCMC算法的实现是， 但是，代码密集且耗时。我们开发了一个 python包，称为pymcmc，有助于构造 有助于大大降低 编码错误，以及帮助减少重复代码。 PYMCMC包含Gibbs、Metropolis Hastings、Independent的类 大都会黑斯廷斯，随意漫步大都会黑斯廷斯，定向 偏压蒙特卡罗和切片采样器以及 贝叶斯回归分析模块等常用模型。 pymcmc很容易优化，可以利用python 库numpy和scipy，以及易于用c扩展 或者Fortran。
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