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石榴:Python中快速,灵活且易于使用的概率建模
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2021-02-03
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如果您在学术工作中使用石榴,请考虑引用《 ! pomegranate是用于在Python中构建概率模型的程序包,该程序包在Cython中实现以提高速度。 石榴的主要重点是将scikit-learn的易于使用的API与概率建模的模块相结合,以使用户可以指定复杂的模型而无需担心实现细节。 这里实现的模型是从头开始考虑大数据处理而构建的,因此本机支持多线程并行和核外处理等功能。 单击上方的活页夹徽章,以与教程进行互动互动! 安装 pipgranate可通过pip install pomegranate而conda可使用conda install pomegranate 。 如果都不起作用,可以在找到更详细的安装说明。 如果遇到涉及pomegranate/base.c的错误,请尝试使用pip install --no-cache-dir pomegranate 。 如果遇到涉及pomegranate/distributions/NeuralNetworkWrapper.c: No such file or directory /distributions/NeuralNetworkWr
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石榴:Python中快速,灵活且易于使用的概率建模 (170个子文件)
.gitignore 116B
MANIFEST.in 95B
Tutorial_0_pomegranate_overview.ipynb 1.63MB
C_Feature_Tutorial_3_Semisupervised_Learning.ipynb 934KB
Tutorial_8_Semisupervised_Learning.ipynb 928KB
Tutorial_5_Bayes_Classifiers.ipynb 738KB
B_Model_Tutorial_5_Bayes_Classifiers.ipynb 706KB
pomegranate_vs_sklearn_gmm.ipynb 565KB
Tutorial_4b_Bayesian_Network_Structure_Learning.ipynb 513KB
pomegranate_vs_sklearn_naive_bayes.ipynb 469KB
B_Model_Tutorial_2_General_Mixture_Models.ipynb 275KB
B_Model_Tutorial_4b_Bayesian_Network_Structure_Learning.ipynb 269KB
Tutorial_9_Missing_Values.ipynb 211KB
C_Feature_Tutorial_4_Missing_Values.ipynb 198KB
pomegranate_vs_hmmlearn.ipynb 194KB
B_Model_Tutorial_1_Distributions.ipynb 135KB
C_Feature_Tutorial_5_Custom_Distributions.ipynb 132KB
pomegranate_vs_libpgm.ipynb 104KB
A_Overview.ipynb 102KB
Tutorial_4_Bayesian_Networks.ipynb 89KB
Tutorial_3_Hidden_Markov_Models.ipynb 83KB
Tutorial_7_Parallelization.ipynb 82KB
Tutorial_1_Distributions.ipynb 81KB
C_Feature_Tutorial_1_Parallelization.ipynb 71KB
B_Model_Tutorial_3_Hidden_Markov_Models.ipynb 59KB
C_Feature_Tutorial_6_Deep_Models.ipynb 53KB
bayesnet_huge_monty_hall.ipynb 45KB
B_Model_Tutorial_4_Bayesian_Networks.ipynb 35KB
C_Feature_Tutorial_8_Callbacks.ipynb 34KB
hmm_tied_states.ipynb 32KB
Tutorial_2_General_Mixture_Models.ipynb 32KB
naivebayes_hmm_cheating_coin_toss.ipynb 31KB
bayes_classifier_hmm_cheating_coin_toss.ipynb 31KB
bayesnet_asia.ipynb 31KB
bayesnet_monty_hall_classic.ipynb 24KB
C_Feature_Tutorial_7_Data_Generators.ipynb 21KB
naivebayes_simple_male_female.ipynb 20KB
B_Model_Tutorial_7_Markov_Networks.ipynb 19KB
bayesnet_monty_hall_train.ipynb 18KB
C_Feature_Tutorial_2_Out_Of_Core_Learning.ipynb 13KB
hmm_example.ipynb 11KB
hmm_infinite.ipynb 11KB
B_Model_Tutorial_6_Markov_Chain.ipynb 8KB
Tutorial_6_Markov_Chain.ipynb 7KB
hmm_rainy_sunny.ipynb 6KB
distributions_test_table.ipynb 6KB
distributions_conditionalupdate.ipynb 5KB
naivebayes_multivariate_male_female.ipynb 5KB
LICENSE 1KB
Makefile 7KB
Makefile 3KB
MANIFEST 859B
README.md 5KB
bug_report.md 660B
README.md 481B
README.md 481B
pomegranate pydata seattle 2017.pdf 3.25MB
pomegranate odsc east 2017 turorial.pdf 2.95MB
pomegranate data intelligence 2017.pdf 2.63MB
pomegranate ODSC East 2019.pdf 2.56MB
pomegranate ODSC West 2019.pdf 2.55MB
pomegranate PyData NYC 2017.pdf 2.43MB
pomegranate ODSC West 2018.pdf 2.35MB
pomegranate ODSC Europe 2020.pdf 2.13MB
pomegranate ODSC West 2017.pdf 2.05MB
pomegranate scipy 2017.pdf 1.67MB
pomegranate_comparison.png 55KB
pomegranate-logo.png 23KB
utils.pxd 745B
base.pxd 680B
MultivariateGaussianDistribution.pxd 676B
ConditionalProbabilityTable.pxd 660B
bayes.pxd 605B
DiscreteDistribution.pxd 486B
KernelDensities.pxd 483B
JointProbabilityTable.pxd 481B
IndependentComponentsDistribution.pxd 474B
DirichletDistribution.pxd 373B
distributions.pxd 303B
NormalDistribution.pxd 279B
BernoulliDistribution.pxd 234B
LogNormalDistribution.pxd 232B
ExponentialDistribution.pxd 229B
BetaDistribution.pxd 226B
UniformDistribution.pxd 226B
GammaDistribution.pxd 217B
PoissonDistribution.pxd 217B
test_hmm.py 79KB
test_bayesian_network.py 53KB
test_gmm.py 49KB
test_distributions.py 44KB
test_naive_bayes.py 29KB
test_custom_distributions.py 27KB
test_io.py 23KB
test_bayes_classifier.py 23KB
test_markov_chain.py 20KB
test_markov_network.py 18KB
test_profile_hmm.py 17KB
test_kmeans.py 13KB
io.py 12KB
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Rainy.凌霄
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