ນີ້ແມ່ນແອັບ Linux ທີ່ມີຊື່ວ່າ PyMC3 ເຊິ່ງລຸ້ນຫຼ້າສຸດສາມາດດາວໂຫຼດໄດ້ເປັນ v5.9.0.zip. ມັນສາມາດດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ຢູ່ໃນຜູ້ໃຫ້ບໍລິການໂຮດຕິ້ງຟຣີ OnWorks ສໍາລັບສະຖານີບ່ອນເຮັດວຽກ.
ດາວນ໌ໂຫລດແລະດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ app ນີ້ມີຊື່ PyMC3 ກັບ OnWorks ໄດ້ຟຣີ.
ປະຕິບັດຕາມຄໍາແນະນໍາເຫຼົ່ານີ້ເພື່ອດໍາເນີນການ app ນີ້:
- 1. ດາວໂຫຼດຄໍາຮ້ອງສະຫມັກນີ້ໃນ PC ຂອງທ່ານ.
- 2. ໃສ່ໃນຕົວຈັດການໄຟລ໌ຂອງພວກເຮົາ https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ດ້ວຍຊື່ຜູ້ໃຊ້ທີ່ທ່ານຕ້ອງການ.
- 3. ອັບໂຫລດແອັບພລິເຄຊັນນີ້ຢູ່ໃນຕົວຈັດການໄຟລ໌ດັ່ງກ່າວ.
- 4. ເລີ່ມ OnWorks Linux ອອນລາຍ ຫຼື Windows online emulator ຫຼື MACOS online emulator ຈາກເວັບໄຊທ໌ນີ້.
- 5. ຈາກ OnWorks Linux OS ທີ່ເຈົ້າຫາກໍ່ເລີ່ມຕົ້ນ, ໄປທີ່ຕົວຈັດການໄຟລ໌ຂອງພວກເຮົາ https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ດ້ວຍຊື່ຜູ້ໃຊ້ທີ່ທ່ານຕ້ອງການ.
- 6. ດາວນ໌ໂຫລດຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ, ຕິດຕັ້ງມັນແລະດໍາເນີນການ.
ໜ້າ ຈໍ
Ad
PyMC3
ລາຍລະອຽດ
PyMC3 ອະນຸຍາດໃຫ້ທ່ານຂຽນແບບຈໍາລອງໂດຍໃຊ້ syntax intuitive ເພື່ອອະທິບາຍຂະບວນການສ້າງຂໍ້ມູນ. ປັບຕົວແບບຂອງທ່ານໃຫ້ພໍດີໂດຍໃຊ້ MCMC algorithms ທີ່ອີງໃສ່ gradient ເຊັ່ນ NUTS, ໂດຍໃຊ້ ADVI ສໍາລັບການສະຫຼຸບໂດຍປະມານທີ່ໄວ - ລວມທັງ minibatch-ADVI ສໍາລັບການປັບຂະຫນາດໄປຫາຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່, ຫຼືການນໍາໃຊ້ຂະບວນການ Gaussian ເພື່ອສ້າງແບບຈໍາລອງທີ່ບໍ່ແມ່ນ parametric Bayesian. PyMC3 ລວມມີຊຸດການແຈກຢາຍທາງສະຖິຕິທີ່ກຳນົດໄວ້ລ່ວງໜ້າທີ່ຄົບຖ້ວນທີ່ສາມາດໃຊ້ເປັນຕົວແບບສ້າງຕົວແບບໄດ້. ບາງຄັ້ງພາລາມິເຕີທີ່ບໍ່ຮູ້ຈັກ ຫຼືຕົວແປໃນຕົວແບບບໍ່ແມ່ນຄ່າສະເກັດລາ ຫຼື vector ຄວາມຍາວຄົງທີ່, ແຕ່ເປັນຟັງຊັນ. ຂະບວນການ Gaussian (GP) ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເປັນການແຈກຢາຍຄວາມເປັນໄປໄດ້ກ່ອນຫນ້າທີ່ມີການສະຫນັບສະຫນູນຫຼາຍກວ່າພື້ນທີ່ຂອງຫນ້າທີ່ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. PyMC3 ສະຫນອງການສະຫນັບສະຫນູນທີ່ອຸດົມສົມບູນສໍາລັບການກໍານົດແລະການນໍາໃຊ້ GPs. inferences Variational saves computational cost by turning a problem of integration into one of optimization . API variational ຂອງ PyMC3 ສະຫນັບສະຫນູນຈໍານວນຂອງການຕັດແຂບ algorithms, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບ minibatch ສໍາລັບການຂະຫຍາຍໄປຫາຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່.
ຄຸນລັກສະນະ
- syntax ສະເພາະຕົວແບບທີ່ເຂົ້າໃຈໄດ້
- ຂັ້ນຕອນການເກັບຕົວຢ່າງທີ່ມີປະສິດທິພາບ
- ຮູບແບບທີ່ຊັບຊ້ອນທີ່ມີຕົວກໍານົດການຫຼາຍພັນຕົວທີ່ມີຄວາມຮູ້ພິເສດພຽງເລັກນ້ອຍກ່ຽວກັບສູດການຄິດໄລ່ທີ່ເຫມາະສົມ
- ADVI ສໍາລັບການຄາດຄະເນ posterior ໄວເຊັ່ນດຽວກັນກັບ mini-batch ADVI ສໍາລັບຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່
- inference ການປ່ຽນແປງ
- ການເພີ່ມປະສິດທິພາບການຄິດໄລ່ແລະການລວບລວມແບບເຄື່ອນໄຫວ C ຫຼື JAX
ພາສາການຂຽນໂປຣແກຣມ
Python
ປະເພດ
ນີ້ແມ່ນແອັບພລິເຄຊັນທີ່ຍັງສາມາດເອົາມາຈາກ https://sourceforge.net/projects/pymc3.mirror/. ມັນໄດ້ຖືກຈັດຢູ່ໃນ OnWorks ເພື່ອໃຫ້ດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ດ້ວຍວິທີທີ່ງ່າຍທີ່ສຸດຈາກຫນຶ່ງໃນລະບົບປະຕິບັດງານຟຣີຂອງພວກເຮົາ.
