هذا تطبيق ويندوز يُدعى PyMC3، ويمكن تنزيل أحدث إصدار منه بصيغة v5.25.1sourcecode.zip. ويمكن تشغيله عبر الإنترنت من خلال موفر الاستضافة المجاني OnWorks لمحطات العمل.
قم بتنزيل وتشغيل هذا التطبيق المسمى PyMC3 مع OnWorks عبر الإنترنت مجانًا.
اتبع هذه التعليمات لتشغيل هذا التطبيق:
- 1. قم بتنزيل هذا التطبيق على جهاز الكمبيوتر الخاص بك.
- 2. أدخل في مدير الملفات الخاص بنا https://www.onworks.net/myfiles.php؟username=XXXXX باسم المستخدم الذي تريده.
- 3. تحميل هذا التطبيق في هذا الملف.
- 4. ابدأ تشغيل أي محاكي لنظام التشغيل OnWorks عبر الإنترنت من موقع الويب هذا ، ولكن أفضل محاكي Windows عبر الإنترنت.
- 5. من نظام التشغيل OnWorks Windows الذي بدأته للتو ، انتقل إلى مدير الملفات الخاص بنا https://www.onworks.net/myfiles.php؟username=XXXXX مع اسم المستخدم الذي تريده.
- 6. قم بتنزيل التطبيق وتثبيته.
- 7. قم بتنزيل Wine من مستودعات برامج توزيعات Linux الخاصة بك. بمجرد التثبيت ، يمكنك النقر نقرًا مزدوجًا فوق التطبيق لتشغيله باستخدام Wine. يمكنك أيضًا تجربة PlayOnLinux ، وهي واجهة رائعة على Wine والتي ستساعدك على تثبيت برامج وألعاب Windows الشائعة.
يعد Wine طريقة لتشغيل برامج Windows على نظام Linux ، ولكن بدون الحاجة إلى Windows. Wine عبارة عن طبقة توافق Windows مفتوحة المصدر يمكنها تشغيل برامج Windows مباشرة على أي سطح مكتب Linux. بشكل أساسي ، يحاول Wine إعادة تنفيذ ما يكفي من Windows من البداية حتى يتمكن من تشغيل جميع تطبيقات Windows دون الحاجة إلى Windows بالفعل.
SCREENSHOTS
Ad
بي إم سي 3
الوصف
يتيح لك PyMC3 تدوين النماذج باستخدام بناء جملة بديهي لوصف عملية توليد البيانات. قم بملاءمة نموذجك باستخدام خوارزميات MCMC القائمة على التدرج مثل NUTS ، باستخدام ADVI للاستدلال التقريبي السريع - بما في ذلك minibatch-ADVI للتحجيم إلى مجموعات البيانات الكبيرة ، أو استخدام عمليات Gaussian لبناء نماذج Bayesian nonparametric. يتضمن PyMC3 مجموعة شاملة من التوزيعات الإحصائية المحددة مسبقًا والتي يمكن استخدامها ككتل بناء نموذجي. في بعض الأحيان ، لا تكون المعلمة أو المتغير غير المعروف في النموذج قيمة عددية أو متجهًا ثابتًا الطول ، ولكنها دالة. يمكن استخدام عملية Gaussian (GP) كتوزيع احتمالي سابق يكون دعمه على مساحة الوظائف المستمرة. يوفر PyMC3 دعمًا ثريًا لتحديد واستخدام GPs. يوفر الاستدلال المتغير التكلفة الحسابية عن طريق تحويل مشكلة التكامل إلى مشكلة التحسين. تدعم واجهة برمجة التطبيقات المتغيرة لـ PyMC3 عددًا من الخوارزميات المتطورة ، بالإضافة إلى الدرجات الصغيرة للتوسع في مجموعات البيانات الكبيرة.
شرح المميزات:
- بنية مواصفات النموذج البديهية
- خوارزميات قوية لأخذ العينات
- نماذج معقدة تحتوي على آلاف المعلمات مع القليل من المعرفة المتخصصة بخوارزميات التركيب
- ADVI لتقدير خلفي تقريبي سريع بالإضافة إلى ADVI صغير دفعة لمجموعات البيانات الكبيرة
- الاستدلال المتغير
- تحسين الحساب وتجميع C أو JAX الديناميكي
لغة البرمجة
Python
التصنيفات
هذا تطبيق يمكن جلبه أيضًا من https://sourceforge.net/projects/pymc3.mirror/. تمت استضافته في OnWorks ليتم تشغيله عبر الإنترنت بأسهل طريقة من أحد أنظمتنا التشغيلية المجانية.
