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4 4 APK | |||||
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4 4 APKs | |||||
尺寸: 1.47 MB 證書: eebcfb36f9fa4740a6cfc6f4420ebe42c0441caf SHA1 簽名: 706873c01ad0e74881c87d02efed612101bcd349 建築學: universal 屏幕 DPI: ldpi (120dpi), mdpi (160dpi), tvdpi (213dpi), hdpi (240dpi), xhdpi (320dpi), xxhdpi (480dpi), xxxhdpi (640dpi) 設備: phone | |||||
4 4 APK | |||||
尺寸: 859.31 KB 證書: eebcfb36f9fa4740a6cfc6f4420ebe42c0441caf SHA1 簽名: a0063feaf7c560d0f9e64adc8bc520ec88ccb8f5 建築學: universal 屏幕 DPI: mdpi (160dpi), hdpi (240dpi), xhdpi (320dpi), xxhdpi (480dpi), xxxhdpi (640dpi) 設備: phone | |||||
下載 Gaussian Process Regression 無 APK
演示用於教育目的的高斯過程回歸
高斯過程回歸是一種非參數的貝葉斯回歸方法。與參數回歸技術相反，高斯過程模型的複雜性隨訓練點的數量而定，這允許高度靈活的功能重構。作為貝葉斯方法，回歸不僅為回歸質量提供了預測，而且還提供了不確定性度量。
該應用程序可用於教育目的，具有高斯過程回歸的動手經驗。高斯過程模型相對於新訓練數據，不同內核函數和超參數的行為可以通過交互方式進行探索。
有關高斯過程及其在控制中的應用的更多信息，請訪問www.tbeckers.com。
該應用程序需要Google Chrome瀏覽器。
該應用程序可用於教育目的，具有高斯過程回歸的動手經驗。高斯過程模型相對於新訓練數據，不同內核函數和超參數的行為可以通過交互方式進行探索。
有關高斯過程及其在控制中的應用的更多信息，請訪問www.tbeckers.com。
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更新於
2021-08-23
尺寸
847.31 KB
當前版本
4
需要安卓系統
4.1 及更高版本
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Thomas Beckers
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