PMTK公司

PMTK是Matlab/Octave函数的集合,由Matt Dunham、Kevin Murphy和其他人编写。该工具包主要是为了配合凯文·墨菲(Kevin Murphy)的教科书《机器学习:概率视角》(MachineLearning:a Probability perspective),但也可以独立于本书使用。目标是提供一个统一的概念和软件框架,包括机器学习、图形模型和贝叶斯统计(因此logo)。(一些来自frequentist统计的方法,例如交叉验证,也被支持。)自2011年12月起,工具箱处于维护模式,这意味着bug将被修复,但不会添加新功能(至少不会由Kevin或Matt添加)。


zbMATH中的参考文献(参考文献189篇)

显示第1到第189个结果。
按年份排序(引用)

1 2 ... 8 9 10 下一个

  1. 本吉奥,约书亚;洛迪,安德里亚;Prouvost,Antoine:组合优化的机器学习:方法论之旅d'horizon(2021)
  2. 巴塔查里亚,考什克;侯赛尼,班达德;科瓦奇基,尼古拉B。;Stuart,Andrew M.:参数偏微分方程的模型简化和神经网络(2021)
  3. 吉罗拉米,马克;发热,埃基;阴、葛;Cirak,Fehmi:观测数据和模型预测相干合成的统计有限元法(statFEM)(2021年)
  4. Hütter,简·克里斯蒂安;Rigollet,Philippe:光滑最优输运图的极大极小估计(2021)
  5. 凯勒,雷切尔T。;杜强:用线性多步方法发现动力学(2021)
  6. 科耶夫尼科夫,丹尼斯;马默,瓦迪姆;Song,Kyungchul:网络相关随机变量的极限定理(2021)
  7. 刘佳鹏;卡钦斯基,米奥斯;廖秀武;毛晓新:基于交互准则的价值驱动多准则排序的数据驱动偏好学习方法(2021)
  8. 隆德,达伦;德雷帕,约瑟夫;韦伯,本杰明:对称和等分图的傅立叶分解(2021)
  9. 费利克斯.莫里斯伯格:《非理性世界中的货币政策规则:宏观经济实验》(2021)
  10. 蒙蒂尔·奥里亚,何塞·路易斯;奈斯比特,詹姆斯:(机器)学习参数区域(2021)
  11. 奥利霍克,弗兰斯A。;维特威基,斯特凡;Kaelbling,Leslie P.:结构化多智能体环境中影响的充分统计(2021)
  12. 索托·阿里亚斯,路易斯A。;Cirillo,Pasquale:双变量强化urn过程的联合和幸存者年金估值(2021)
  13. Tuyls,卡尔;Omidshafiei,沙耶根;穆勒,保罗;王哲;康纳,杰罗姆;海恩斯,但以理;格雷厄姆,伊恩;斯皮尔曼,威廉;瓦克特,蒂姆;钢,达菲德;吕克,波琳;艾德里亚,雷克森斯;加拉绍夫,亚历山德拉;桑顿,格雷戈里;伊利,罗慕尔德;斯普雷克曼,巴勃罗;莫尔诺,波尔;曹,克里斯;加内洛,玛尔塔;杜塔,普拉尼特;瓦尔科,米甲;希斯,尼古拉斯;布里德格兰,亚历克斯;Pérolat,朱利安;德维尔德,巴特;埃斯拉米,S.M.阿里;罗兰,马克;杰格尔,安德鲁;穆诺斯,雷米;回来,特雷弗;亚哈迈德,拉齐亚;波顿,西蒙;博格朗格,娜塔莉;布罗希尔,杰克逊;格雷佩尔,托尔;哈萨比斯,德米斯:游戏计划:人工智能能为足球做什么,足球能为人工智能做什么(2021)
  14. 沃德雷特,米歇尔;马斯特罗马蒂奥,亚科波;托斯,本斯;本扎根,迈克尔:一个静止的凯尔装置:微边界传播模型(2021)
  15. 非线性维(非线性压缩:怀特瓦斯泰因,2021)
  16. 比戈尼,卡特里娜;张振英;Hesthaven,Jan S.:无损伤状态下结构异常检测的系统传感器布置(2020年)
  17. 陈楠;Majda,Andrew J.:用部分观测和短训练时间序列预测复杂非线性动力系统中观测到的和隐藏的极端事件(2020年)
  18. 段伯佳;袁嘉斌;余朝华;黄建邦;谢长玉:HHL算法综述:从理论到量子机器学习的应用(2020)
  19. 邓洛普,马修M。;海林,塔皮奥;Stuart,Andrew M.:贝叶斯地图估计中的超参数估计:参数化和一致性(2020)
  20. 古列维奇,帕维尔;Stuke,Hannes:梯度共轭先验和多层神经网络(2020)

1 2 ... 8 9 10 下一个