Đây là ứng dụng Windows có tên PyMC3, có thể tải xuống bản phát hành mới nhất dưới dạng v5.9.0.zip. Nó có thể được chạy trực tuyến trong nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ miễn phí OnWorks cho máy trạm.
Tải xuống và chạy trực tuyến ứng dụng này có tên PyMC3 với OnWorks miễn phí.
Làm theo các hướng dẫn sau để chạy ứng dụng này:
- 1. Đã tải ứng dụng này xuống PC của bạn.
- 2. Nhập vào trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 3. Tải lên ứng dụng này trong trình quản lý tệp như vậy.
- 4. Khởi động bất kỳ trình giả lập trực tuyến OS OnWorks nào từ trang web này, nhưng trình giả lập trực tuyến Windows tốt hơn.
- 5. Từ Hệ điều hành Windows OnWorks bạn vừa khởi động, hãy truy cập trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 6. Tải xuống ứng dụng và cài đặt nó.
- 7. Tải xuống Wine từ kho phần mềm phân phối Linux của bạn. Sau khi cài đặt, bạn có thể nhấp đúp vào ứng dụng để chạy chúng với Wine. Bạn cũng có thể thử PlayOnLinux, một giao diện đẹp mắt trên Wine sẽ giúp bạn cài đặt các chương trình và trò chơi phổ biến của Windows.
Wine là một cách để chạy phần mềm Windows trên Linux, nhưng không cần Windows. Wine là một lớp tương thích Windows mã nguồn mở có thể chạy các chương trình Windows trực tiếp trên bất kỳ máy tính để bàn Linux nào. Về cơ bản, Wine đang cố gắng triển khai lại đủ Windows từ đầu để nó có thể chạy tất cả các ứng dụng Windows đó mà không thực sự cần đến Windows.
MÀN HÌNH
Ad
PyMC3
MÔ TẢ
PyMC3 cho phép bạn viết ra các mô hình bằng cú pháp trực quan để mô tả quy trình tạo dữ liệu. Điều chỉnh mô hình của bạn bằng các thuật toán MCMC dựa trên độ dốc như NUTS, sử dụng ADVI để suy luận gần đúng nhanh — bao gồm cả minibatch-ADVI để chia tỷ lệ thành các tập dữ liệu lớn hoặc sử dụng các quy trình Gaussian để xây dựng các mô hình phi tham số Bayes. PyMC3 bao gồm một tập hợp toàn diện các phân phối thống kê được xác định trước có thể được sử dụng làm khối xây dựng mô hình. Đôi khi một tham số hoặc biến chưa biết trong một mô hình không phải là một giá trị vô hướng hoặc một vectơ có độ dài cố định, mà là một hàm. Một quy trình Gaussian (GP) có thể được sử dụng làm phân phối xác suất trước mà độ hỗ trợ của nó nằm trên không gian của các hàm liên tục. PyMC3 cung cấp hỗ trợ phong phú để xác định và sử dụng GP. Suy luận biến đổi giúp tiết kiệm chi phí tính toán bằng cách biến vấn đề tích hợp thành vấn đề tối ưu hóa. API biến thể của PyMC3 hỗ trợ một số thuật toán tiên tiến, cũng như minibatch để nhân rộng thành các bộ dữ liệu lớn.
Tính năng
- Cú pháp đặc tả mô hình trực quan
- Thuật toán lấy mẫu mạnh mẽ
- Các mô hình phức tạp với hàng nghìn tham số với ít kiến thức chuyên môn về thuật toán điều chỉnh
- ADVI để ước tính hậu nghiệm gần đúng nhanh cũng như ADVI lô nhỏ cho các tập dữ liệu lớn
- suy luận biến đổi
- Tối ưu hóa tính toán và biên dịch C hoặc JAX động
Ngôn ngữ lập trình
Python
Danh Mục
Đây là một ứng dụng cũng có thể được tìm nạp từ https://sourceforge.net/projects/pymc3.mirror/. Nó đã được lưu trữ trong OnWorks để có thể chạy trực tuyến theo cách dễ dàng nhất từ một trong các Hệ điều hành miễn phí của chúng tôi.
