โครงการ Julia Language
จัดทุกอย่างให้เป็นระเบียบอยู่เสมอด้วยคอลเล็กชัน
บันทึกและจัดหมวดหมู่เนื้อหาตามค่ากำหนดของคุณ
หน้านี้มีรายละเอียดของโปรเจ็กต์การเขียนเชิงเทคนิคที่ได้รับการยอมรับสำหรับ Google Season of Docs
สรุปโปรเจ็กต์
- องค์กรโอเพนซอร์ส
- ภาษา Julia
- นักเขียนเชิงเทคนิค
- Liza
- ชื่อโปรเจ็กต์:
- การอนุมานแบบเบย์สำหรับกระบวนการกaussian
- ระยะเวลาของโปรเจ็กต์
- ระยะเวลามาตรฐาน (3 เดือน)
คำอธิบายโปรเจ็กต์
ฉันต้องการพัฒนา (และสอนตัวเอง) เนื้อหาที่เริ่มต้นได้ง่าย ซึ่งช่วยให้สามารถทำการอนุมานแบบเบย์เซียนสำหรับกระบวนการแบบกaussian (GP) โดยใช้ระบบนิเวศของ Julia
Outline:
- โมเดลแบบไม่ใช้พารามิเตอร์และ GP โดยเฉพาะคืออะไร
- ตัวอย่างการประมาณเส้นโค้งแบบ 1 มิติแบบง่าย เช่น เมื่อมีชุดคู่ (x_i, y_i) วิธีปรับให้พอดีกับ f(x)=y
- สนทนาเคอร์เนลต่างๆ: เลขชี้กำลังยกกำลังสอง เมเทิร์น เชิงเส้น องค์ประกอบ
- ตัวอย่างแบบ 2 มิติที่ซับซ้อนมากขึ้น คือการประมาณข้อมูลเชิงพื้นที่
เนื้อหาของหน้าเว็บนี้ได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาตที่ต้องระบุที่มาของครีเอทีฟคอมมอนส์ 4.0 เว้นแต่จะระบุไว้เป็นอย่างอื่น โปรดดูรายละเอียดที่นโยบายเว็บไซต์ Google Developers Java เป็นเครื่องหมายการค้าจดทะเบียนของ Oracle และ/หรือบริษัทในเครือ
อัปเดตล่าสุด 2024-11-08 UTC
[[["เข้าใจง่าย","easyToUnderstand","thumb-up"],["แก้ปัญหาของฉันได้","solvedMyProblem","thumb-up"],["อื่นๆ","otherUp","thumb-up"]],[["ไม่มีข้อมูลที่ฉันต้องการ","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["ซับซ้อนเกินไป/มีหลายขั้นตอนมากเกินไป","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["ล้าสมัย","outOfDate","thumb-down"],["ปัญหาเกี่ยวกับการแปล","translationIssue","thumb-down"],["ตัวอย่าง/ปัญหาเกี่ยวกับโค้ด","samplesCodeIssue","thumb-down"],["อื่นๆ","otherDown","thumb-down"]],["อัปเดตล่าสุด 2024-11-08 UTC"],[[["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"]]