文件名称:
贝叶斯机器学习：有关贝叶斯机器学习方法的笔记本-源码
开发工具:
文件大小: 21mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-03
详细说明：贝叶斯机器学习笔记本
该存储库是有关贝叶斯机器学习的笔记本的集合。 以下链接通过显示了一些笔记本，以确保正确呈现公式。 依赖关系在子目录中的requirements.txt文件中指定。
。 贝叶斯线性回归简介。 用普通的NumPy和scikit-learn实现。 另请参见。
。 高斯回归过程简介。 用普通的NumPy / SciPy以及scikit-learn和GPy实现。
。 高斯分类过程简介。 用普通的NumPy / SciPy以及scikit-learn实现。
。 使用变分方法介绍稀疏高斯过程。 使用JAX的示例实现。
。 贝叶斯优化介绍。 用普通的NumPy / SciPy以及库scikit-optimize和GPyOpt来实现。 超参数调整作为应用示例。
。 演示如何实现贝叶斯神经网络和权重的可变推断。 Keras的示例实现。
。 对贝叶斯神经网络使用噪声对比先验，以获得对OOD数据更可靠的不确定性估计。 使用Tensorflow 2和Tensorflow概率实现。
。 期望最大化（EM）算法简介及其在高斯混合模型中的应用。 用普通的NumPy / SciP
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
下载文件列表
相关说明
- 本站资源为会员上传分享交流与学习,如有侵犯您的权益,请联系我们删除.
- 本站是交换下载平台，提供交流渠道，下载内容来自于网络，除下载问题外，其它问题请自行百度。
- 本站已设置防盗链，请勿用迅雷、QQ旋风等多线程下载软件下载资源，下载后用WinRAR最新版进行解压.
- 如果您发现内容无法下载，请稍后再次尝试；或者到消费记录里找到下载记录反馈给我们.
- 下载后发现下载的内容跟说明不相乎，请到消费记录里找到下载记录反馈给我们，经确认后退回积分.
- 如下载前有疑问，可以通过点击"提供者"的名字，查看对方的联系方式，联系对方咨询.
