前言

PyStan 为 Stan 提供了一个 Python 接口，这是一个使用 No-U-Turn 采样器进行贝叶斯推理的软件包，这是Hamiltonian Monte Carlo 的一种变体。

创新互联专注为客户提供全方位的互联网综合服务，包含不限于网站建设、做网站、曲周网络推广、小程序设计、曲周网络营销、曲周企业策划、曲周品牌公关、搜索引擎seo、人物专访、企业宣传片、企业代运营等，从售前售中售后，我们都将竭诚为您服务，您的肯定，是我们最大的嘉奖；创新互联为所有大学生创业者提供曲周建站搭建服务，24小时服务热线：18982081108，官方网址：www.cdcxhl.com

PyStan具有以下依赖项：

Python：2.7，> = 3.3
Cython：> = 0.22
NumPy：> = 1.7
PyStan还要求在安装和运行时可以使用C ++编译器。 在基于Debian的系统上，这是通过发出命令apt-get install build-essential来完成的。

例子：

import pystan
schools_code = """
data {
    int J; // number of schools
    vector[J] y; // estimated treatment effects
    vector[J] sigma; // s.e. of effect estimates
}
parameters {
    real mu;
    real tau;
    vector[J] eta;
}
transformed parameters {
    vector[J] theta;
    theta = mu + tau * eta;
}
model {
    eta ~ normal(0, 1);
    y ~ normal(theta, sigma);
}
"""schools_dat = {'J': 8,               'y': [28,  8, -3,  7, -1,  1, 18, 12],               'sigma': [15, 10, 16, 11,  9, 11, 10, 18]}
sm = pystan.StanModel(model_code=schools_code)
fit = sm.sampling(data=schools_dat, iter=1000, chains=4)

需要资料，看个简介

素材来源中：开源中国

分享文章：Python中的贝叶斯推理的软件包pystan
文章链接：http://scyanting.com/article/jpeehp.html