概率编程

开始使用 Pyro 【摘要】Pyro 是 Uber 公司开源的一种概率建模语言，由剑桥大学 zoubin 教授作为首席科学家主持开发，可以使用 Pytorch 深度学习框架、贝叶斯概率统计等技术来估计类型广泛的概率模型。 【原文】https://nbviewer.org/github/QuantEcon/QuantEcon.notebooks/blob/master/IntroToStan_basics_workflow.ipynb 【时间】 2016 【作者】Jim Savage, Lendable Inc. p{text-indent:2em} 1 开始使用 Pyro 1.1 零基础的用户 如果您不熟悉概率编程或变分推断，可以从阅读 系列介绍性教程 开始。如果您是 PyTorch 的新手，还可以从阅读 使用 PyTorch 进行深度学习 中受益。 之后，您就可以开始使用 Pyro 了！ 按照首页的说明安装 Pyro 并仔细阅读 Practical Pyro 和 PyTorch 系列 教程，尤其是第一个贝叶斯回归教程 。该教程通过使用 Pyro 一步步解决一个简单的贝叶斯 ...

【002】Pyro 模型简介 【摘要】Pyro 是 Uber 公司开源的一种概率建模语言，由剑桥大学 zoubin 教授作为首席科学家主持开发，可以使用 Pytorch 深度学习框架、贝叶斯概率统计等技术来估计类型广泛的概率模型。 【原文】https://nbviewer.org/github/QuantEcon/QuantEcon.notebooks/blob/master/IntroToStan_basics_workflow.ipynb 【时间】 2016 【作者】Jim Savage, Lendable Inc. p{text-indent:2em} 1 开始使用 Pyro 1.1 零基础的用户 如果您不熟悉概率编程或变分推断，可以从阅读 系列介绍性教程 开始。如果您是 PyTorch 的新手，还可以从阅读 使用 PyTorch 进行深度学习 中受益。 之后，您就可以开始使用 Pyro 了！ 按照首页的说明安装 Pyro 并仔细阅读 Practical Pyro 和 PyTorch 系列 教程，尤其是第一个贝叶斯回归教程 。该教程通过使用 Pyro 一步步解决一个简 ...

Stan 概率编程语言 【摘要】Stan 是一种灵活的概率建模语言，可以使用贝叶斯技术直接估计多种类型的概率模型。 【原文】https://nbviewer.org/github/QuantEcon/QuantEcon.notebooks/blob/master/IntroToStan_basics_workflow.ipynb 【时间】 2016 【作者】Jim Savage, Lendable Inc. p{text-indent:2em} 1 概述 1.1 简介 Stan 是一种灵活的建模语言，可以直接使用贝叶斯技术来估计非常广泛的概率模型。有几个原因，使人们可能想花些时间来学习 Stan ： Stan 使用 Hamilton Monte Carlo、Variational Inference 和 Penalised Maximum Likelihood 实现了对大数据集概率模型的有效估计。 Stan 可以从用户可能用于数据准备的许多环境中调用，包括 R、Python、Stata、Julia 和 Matlab。 Stan 允许用户通过将 Stan 函数（已 ...