Mocapia Dynamic Bayesian Network Toolkit implementato in Python
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eseguire kit di strumenti Bayesian. Toolkit bayesian. eseguire inferenza Imprendente dei parametri

Mocapia Descrizione

Dynamic Bayesian Network Toolkit implementato in Python Mocapy è un toolkit gravemente disponibile che esegue la massima verosimiglianza (ML) o un parametro massimo di un posteriori (mappa), l'apprendimento del parametro e l'inferenza in Dynamic Bayesian Networks (DBNS), utilizzando i metodi Markov Catena Monte Carlo (MCMC), i metodi di mocapy supportano discreti, Kent, Von Mises- Fisher Gaussian e Dirichlet Nodes.One delle caratteristiche speciali della mocapia è che l'apprendimento dei parametri può essere effettuato su un computer cluster, che rende l'approccio MCMC più lento applicabile per architetture DBN real-life e dimensioni dei dati. Requisiti: · Python. Cosa c'è di nuovo in questa versione: · Bug Memoria fisso (Elimina -> Elimina [])

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