萨尔索 swMATH ID: 40219 软件作者: David B.Dahl、Devin J.Johnson、Peter Müller 描述: R包salso:贝叶斯聚类的搜索算法和损失函数。salso算法是一种有效的随机贪婪搜索方法,用于根据损失函数和后验蒙特卡罗样本找到随机分区的点估计。该算法适用于许多损失函数,包括绑定损失和信息损失变化的泛化,这两种损失函数都允许对两种类型的聚类错误使用不相等的权重。对于给定聚类估计的后验期望损失的蒙特卡罗估计,也提供了有效的实现。参见Dahl,Johnson,Müller(2021)<arXiv:2105.04451>。 主页: https://cran.r-project.org/web/packages/salso/index.html 源代码: https://github.com/cran/salso 依赖项: R(右) 相关软件: fdasrvf公司;普拉克马;微基准;麦克卢斯特;SSN设计;spBayes公司;PReMiuM公司;ElemStatLearn(电子状态学习);格林特网;高级网络;EIX公司;XGBoost公司;xgboost公司;尖刺实验室;bart机器;阿勒斯;质量(R);R(右) 引用于: 4文件 全部的 前5名16位作者引用 1 本杰明·阿伯特 1 雷米·杜帕斯 1 费卡斯,马克·B。 1 耿俊贤 1 布莱恩·哈特 1 马修·希顿。 1 马修·海纳 1 胡冠宇 1 史蒂芬·马龙 1 卡米尔·米诺多 1 佩奇,加里特·L。 1 费尔南多·安德烈斯·金塔纳 1 加里·罗斯纳。 1 桑惠燕 1 菲利普·怀特(Philip A.White)。 1 薛一书 4篇连载文章中引用 1 加拿大统计杂志 1 应用统计学年鉴 1 农业、生物和环境统计杂志 1 贝叶斯分析 在1个字段中引用 4 统计学(62-XX) 按年份列出的引文