इस प्रोजेक्ट के बारे में

PyMC (पूर्व में PyMC3) एक Python पैकेज है जो Bayesian सांख्यिकीय मॉडलिंग के लिए है, जो उन्नत Markov chain Monte Carlo (MCMC) और variational inference (VI) एल्गोरिदम पर केंद्रित है। इसकी लचीलापन और विस्तारशीलता इसे कई डोमेन में समस्याओं के एक बड़े सेट पर लागू करने योग्य बनाती है। मुख्य विशेषताओं में सहज मॉडल विनिर्देश सिंटैक्स शामिल है (जैसे, x ~ N(0,1) का अनुवाद x = Normal('x',0,1) में होता है), शक्तिशाली सैंपलिंग एल्गोरिदम जैसे No U-Turn Sampler (NUTS) जो हजारों पैरामीटर वाले जटिल मॉडल को फिटिंग एल्गोरिदम के विशेष ज्ञान के बिना अनुमति देते हैं, और ADVI के माध्यम से variational inference जो तेज़ अनुमानित पोस्टीरियर अनुमान के लिए है, साथ ही बड़े डेटा सेट के लिए mini-batch ADVI। PyMC गणना अनुकूलन, गतिशील C या JAX संकलन, NumPy ब्रॉडकास्टिंग, उन्नत इंडेक्सिंग, रैखिक बीजगणित ऑपरेटर, और सरल विस्तारशीलता के लिए PyTensor पर निर्भर करता है। यह मिसिंग वैल्यू इम्प्यूटेशन के लिए पारदर्शी समर्थन भी प्रदान करता है। फ्रेमवर्क एक पूर्ण Bayesian वर्कफ़्लो का समर्थन करता है: निर्देशांक और आयामों के साथ जनरेटिव मॉडल परिभाषित करना, पूर्व भविष्यवाणी वितरण से सैंपलिंग, अनुमान करने के लिए डेटा का अवलोकन, पोस्टीरियर भविष्यवाणी नमूने उत्पन्न करना, और संशोधित पैरामीटर के तहत परिदृश्यों का अनुकरण करने के लिए do() ऑपरेटर का उपयोग करके काउंटरफैक्चुअल विश्लेषण करना। README में उदाहरण पौधों की वृद्धि भविष्यवाणी के लिए एक रैखिक प्रतिगमन मॉडल प्रदर्शित करता है, जो दिखाता है कि अनुमानित पैरामीटर निश्चित ग्राउंड-ट्रुथ मानों से निकटता से मेल खाते हैं, और पोस्टीरियर भविष्यवाणी सैंपलिंग और काउंटरफैक्चुअल हस्तक्षेप कैसे किया जा सकता है। PyMC NumFOCUS छत्र के तहत एक गैर-लाभकारी परियोजना है और Apache License 2.0 के तहत लाइसेंस प्राप्त है। इसका एक समृद्ध पारिस्थितिकी तंत्र है जिसमें Bayesian मॉडल निर्माण के लिए Bambi, अवलोकन मॉडल के लिए calibr8, Gaussian process मॉडल के लिए gumbi, तेज़ ODE समाधान के लिए SunODE, और डोमेन-विशिष्ट उपकरण जैसे खगोलीय समय श्रृंखला के लिए Exoplanet, भूकंप विश्लेषण के लिए beat, कारण अनुमान के लिए CausalPy, और मार्केटिंग मिक्स मॉडलिंग के लिए PyMC-Marketing शामिल हैं। परियोजना व्यापक दस्तावेज़ीकरण, ट्यूटोरियल, उदाहरण गैलरी, और सामुदायिक समर्थन के लिए एक सक्रिय Discourse फोरम प्रदान करती है।