Projekt Julia Language
Ta strona zawiera szczegółowe informacje o projekcie polegającym na pisaniu tekstów technicznych, który został zaakceptowany w ramach Google Season of Docs.
Podsumowanie projektu
- Organizacja open source:
- Język Julia
- Pisarz techniczny:
- Liza
- Nazwa projektu:
- Wnioskowanie bayesowskie w przypadku procesów gaussowskich
- Długość projektu:
- Standardowa długość (3 miesiące)
Opis projektu
Chcę opracować (i nauczyć się) łatwe w użyciu materiały, które pozwolą na przeprowadzanie wnioskowania bayesowskiego w przypadku procesów gaussowskich (GP) w ekosystemie Julia.
Konspekt:
- Czym są modele nieparametrowe, a w szczególności modele modelu bazowego
- Prosty przykład dopasowania krzywej jednowymiarowej, czyli jak dopasować funkcję f (x)=y do zbioru par(x_i, y_i).
- Omówienie różnych jąder: kwadratowego wykładniczego, Materna, liniowego i kompozycji.
- Bardziej złożony przykład 2D: modelowanie danych przestrzennych
O ile nie stwierdzono inaczej, treść tej strony jest objęta licencją Creative Commons – uznanie autorstwa 4.0. Szczegółowe informacje na ten temat zawierają zasady dotyczące witryny Google Developers. Java jest zastrzeżonym znakiem towarowym firmy Oracle i jej podmiotów stowarzyszonych.
Ostatnia aktualizacja: 2024-11-08 UTC.
[null,null,["Ostatnia aktualizacja: 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"]]
