مشروع لغة جوليا
تنظيم صفحاتك في مجموعات
يمكنك حفظ المحتوى وتصنيفه حسب إعداداتك المفضّلة.
تحتوي هذه الصفحة على تفاصيل مشروع كتابة فنية تم قبوله في
"موسم مستندات Google".
ملخّص المشروع
- مؤسسة مفتوحة المصدر:
- لغة Julia
- الكاتب التقني:
- Liza
- اسم المشروع:
- استنتاج بايز للعمليات الغاوسية
- مدة المشروع:
- المدة العادية (3 أشهر)
وصف المشروع
أريد تطوير (وتعليم نفسي) بعض المواد السهلة البدء، ما يتيح إجراء الاستنتاج البايزي للعمليات الغاوسية باستخدام منظومة Julia المتكاملة.
المخطّط:
- ما هي النماذج غير المعيارية، وعلى وجه الخصوص النماذج العامة
- مثال بسيط على طريقة "ملاءمة منحنى أحادي الأبعاد"، أي عند توفّر مجموعة من الأزواج (x_i, y_i)، كيفية ملاءمة f(x)=y
- مناقشة النواة المختلفة: الأُس التربيعي، الأم، الخطية، التكوينات
- مثال ثنائي الأبعاد أكثر تفصيلاً، وهو نمذجة البيانات المكانية
إنّ محتوى هذه الصفحة مرخّص بموجب ترخيص Creative Commons Attribution 4.0 ما لم يُنصّ على خلاف ذلك. للاطّلاع على التفاصيل، يُرجى مراجعة سياسات موقع Google Developers. إنّ Java هي علامة تجارية مسجّلة لشركة Oracle و/أو شركائها التابعين.
تاريخ التعديل الأخير: 2024-11-08 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[[["يسهُل فهم المحتوى.","easyToUnderstand","thumb-up"],["ساعَدني المحتوى في حلّ مشكلتي.","solvedMyProblem","thumb-up"],["غير ذلك","otherUp","thumb-up"]],[["لا يحتوي على المعلومات التي أحتاج إليها.","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["الخطوات معقدة للغاية / كثيرة جدًا.","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["المحتوى قديم.","outOfDate","thumb-down"],["ثمة مشكلة في الترجمة.","translationIssue","thumb-down"],["مشكلة في العيّنات / التعليمات البرمجية","samplesCodeIssue","thumb-down"],["غير ذلك","otherDown","thumb-down"]],["تاريخ التعديل الأخير: 2024-11-08 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[[["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"]]
