CrossCat贝叶斯高维数据表认领

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CrossCat 贝叶斯方法分析高维数据表。CrossCat估计整个联合分布表中变量的数据,通过近似推理层次结构、非参数贝叶斯模型, 并提供有效的采样条件分布。CrossCat结合非参数混合模型和贝叶斯网络结构学习的优势:它可以任何联合分布给予足够的数据模型假定潜在变量,但也发现可观察到的变量之间

简介

CrossCat 贝叶斯方法分析高维数据表。CrossCat估计整个联合分布表中变量的数据,通过近似推理层次结构、非参数贝叶斯模型, 并提供有效的采样条件分布。CrossCat结合非参数混合模型和贝叶斯网络结构学习的优势:它可以任何联合分布给予足够的数据模型假定潜在变量,但也发现可观察到的变量之间... 更多

其它信息

授权协议

Apache

开发语言

Python

操作系统

跨平台

软件类型

开源软件

所属分类

程序开发、数学计算

开源组织

无

地区

不详

适用人群

未知

开源地址

https://www.proginn.com/w/1501006

时光轴

里程碑1

LOG2

2023

09-30

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