（在python中像py一样发音，然后在Surface中像sur一样发音） 基于Julia并由Python接口的并行符号回归。 使用正则演化，模拟退火和无梯度优化。 请查看以获取此软件包的纯Julia后端。 符号回归是针对低维问题的一种非常可解释的机器学习算法：这些工具搜索方程空间以找到近似数据集的代数关系。 还可以通过使用神经网络作为代理将这些方法扩展到高维空间，如，我们将其应用于N体问题。 在这里，本质上是使用符号回归将神经网络转换为解析方程。 因此，这些工具同时提供了一种解释深度模型