文件名称：csharp-probability-monad:C＃的概率编程框架
文件大小：61KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-15 23:17:55
C#
概率C＃ 用于C＃中的贝叶斯建模和推断的单子概率编程框架。 介绍 在通用语言中（甚至在许多为统计计算而设计的语言中，如R），贝叶斯模型的描述通常与推理算法紧密结合。 这种紧密的耦合会削弱贝叶斯建模的迭代或探索性方法。 概率编程语言 概率编程语言（PPL）将整个概率模型视为原语。 这为建模带来了许多优点： 可以以声明方式指定模型 模型可以*组合，从而使我们可以从简单模型构建复杂模型 推理和建模是完全分开的； 我们可以定义模型而无需关心我们如何进行推理 PPL中的推理策略实际上只是PPL模型的编译器或解释器，这为我们提供了很多灵活性： 我们可以一次定义一个推理方法，并轻松地对任何模型运行它 我们可以针对同一模型运行多种推理方法 推理方法是可组合的； 例如，该库将Metropolis-Hastings算法与顺序Monte Carlo算法组成，以获得独立于粒子的Metropolis-Has
【文件预览】：
csharp-probability-monad-master
----.gitattributes(2KB)
----ProbabilityMonad()
--------Prob.cs(3KB)
--------KullbackLeibler.cs(1KB)
--------Sampler.cs(2KB)
--------ItemProb.cs(471B)
--------Inference()
--------Samples.cs(2KB)
--------ProbCSharp.csproj(364B)
--------Finite()
--------ProbabilityMonad.csproj(4KB)
--------LICENCE(1KB)
--------Primitive()
--------ProbabilityMonad.nuspec(516B)
--------LogNormalCreate.cs(255B)
--------Base.cs(21KB)
--------Histogram.cs(8KB)
--------DistGadt.cs(10KB)
--------ParallelSampler.cs(3KB)
----LICENCE(1KB)
----README.md(21KB)
----probabilistic-csharp.sln(1KB)
----ProbabilityMonad.Test()
--------BernoulliTest.cs(4KB)
--------ProbTest.cs(944B)
--------BayesianNetworkTest.cs(5KB)
--------ParallelTest.cs(8KB)
--------ProbCSharp.Test.csproj(602B)
--------RecursionTest.cs(787B)
--------Models()
--------MetropolisTest.cs(2KB)
--------ParticleIndependentMH.cs(3KB)
--------UniformTest.cs(3KB)
--------ContinuousDistTest.cs(5KB)
--------SequentialMonteCarloTest.cs(3KB)
----.gitignore(4KB)