没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
GPro:使用高斯过程进行偏好学习的Python软件包
共18个文件
py:9个
png:3个
cfg:1个
需积分: 11 3 下载量 26 浏览量
2021-04-06
13:24:59
上传
评论
收藏 178KB ZIP 举报
温馨提示
高斯过程的偏好学习。 基于高斯过程的概率内核方法用于偏好学习的Python实现。 偏好关系是在贝叶斯框架中捕获的,该框架依次允许在尽可能少的迭代中对推断函数(高斯过程)进行全局优化。 安装。 安装 从PyPI: pip install GPro 从GitHub: pip install git+https://github.com/chariff/GPro.git 依存关系 GPro要求: Python(> = 3.5) NumPy(> = 1.9.0) 科学(<1> = 0.24.0) 使用GPro的简要指南。 请检查软件包文档字符串以获取更多信息。 1.拟合并做出预测。 from GPro . preference import ProbitPreferenceGP import numpy as np 训练数据由数字实数正值组成。 至少需要两个值
资源推荐
资源详情
资源评论
收起资源包目录
GPro-master.zip (18个子文件)
GPro-master
MANIFEST.in 25B
GPro
posterior.py 6KB
__init__.py 0B
optimization.py 13KB
validations.py 6KB
acquisitions.py 3KB
kernels.py 7KB
preference.py 14KB
examples
posterior_example.png 31KB
sensguide.png 96KB
mvn_example.png 40KB
.travis.yml 483B
LICENSE 1KB
setup.cfg 39B
setup.py 802B
README.md 10KB
tests
test_gpro_optimization.py 6KB
.coveragerc 352B
共 18 条
- 1
资源评论
菊次郎的回南天
- 粉丝: 41
- 资源: 4565
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功