ジュリア言語プロジェクト
このページでは、Google Season of Docs に承認された技術文書作成プロジェクトの詳細について説明します。
プロジェクトの概要
- オープンソース組織:
- Julia 言語
- テクニカル ライター:
- Liza
- プロジェクト名:
- ガウス過程のベイズ推定
- プロジェクトの長さ:
- 標準期間(3 か月)
プロジェクトの説明
Julia のエコシステムを使用してガウス過程(GP)のベイズ推論を実行できる、簡単に始められる資料を開発(および独学)したいと思っています。
概要:
- 非パラメータモデルと特に GP とは
- 1 次元の曲線フィッティングの簡単な例(一連のペア(x_i、y_i)が与えられたときの f(x)=y のフィッティング方法)
- さまざまなカーネル(平方指数カーネル、Matern カーネル、線形カーネル、コンポジション カーネル)について説明します。
- 空間データをモデリングする、より複雑な 2D の例
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最終更新日 2024-11-08 UTC。
[null,null,["最終更新日 2024-11-08 UTC。"],[[["This Google Season of Docs project focuses on creating introductory materials for Bayesian inference for Gaussian Processes using the Julia programming language."],["The project will cover fundamental concepts of non-parametric models and Gaussian Processes, along with practical examples of curve fitting and spatial data modeling."],["Various kernel functions, such as squared exponential, Matern, and linear, will be explored to demonstrate their impact on model performance."],["The project aims to provide accessible resources for users to learn and apply Bayesian inference techniques with Gaussian Processes in Julia."]]],["The project, titled \"Bayesian inference for Gaussian Processes,\" involves creating educational material on using Julia's ecosystem for Bayesian inference with Gaussian processes (GPs). The project will cover non-parametric models, one-dimensional curve fitting examples with various kernels (squared exponential, Matern, linear), and a 2D spatial data modeling example. It will be developed by technical writer Liza over a standard 3-month period for The Julia Language open-source organization.\n"]]