lwMCMC轻量级马尔可夫链蒙特卡洛 由NumPy和Metropolis Hastings支持的轻型MCMC进行参数空间采样。 包装布局 许可证，适用于此软件包 README.md-您现在正在阅读的README文件 -先决条件安装该软件包，通过使用PIP 安装程序脚本 /-包含有关软件包安装和使用的文档 /-贝叶斯建模的用例 /-库代码本身 /-单元测试 案例1：利用贝叶斯推断进行实验地球物理建模 后验分布 等高线 MCMC先验坡度 通过幂律蠕变为自然中的冰致密实的幂律流模型恢复了参数约束（请参阅冰蠕变文献）。 网格条目显示了我们参数的一维后验分布，以及具有一个和两个sigma建模误差轮廓的成对投影。 在先验斜率参数为1.8±0.225的情况下，贝叶斯推断的斜率为1.70±0.17。 示例2：使用贝叶斯推断进行粒子衰减建模 后验分布 等高线 MCMC适合搭配 事先的 为粒子

知识图谱的构建java源码NOUS：动态知识图中的构建、查询和推理 知识图谱 (KG) 的自动构建仍然是一项昂贵的技术挑战，大多数企业和学术机构都无法实现。 NOUS 是一个端到端框架，用于为任意应用程序域开发自定义知识图驱动分析。 我们系统的独特之处在于 A) 将精选的 KG 与从非结构化文本中提取的知识相结合，B) 支持动态 KG 上的高级趋势和解释性问题，以及 C) 回答嵌入答案的查询的能力多个数据源。 NOUS 是什么意思？ “用经验知识进行推理的能力。” 见 和 。 介绍 NOUS 提供了从流数据构建特定领域知识图所需的完整功能套件。 这包括 自然语言处理（NLP）， 实体和关系映射， 使用链接预测的置信度估计。 使用频繁图挖掘的规则学习/趋势发现 使用图搜索进行问答 出版物和演讲 Choudhury S、Purohit S、Lin P、Wu Y、Holder LB、Agarwal K 2018。“Percolator: Parallel Pattern Discovery in Dynamic Graphs”第 11 届 ACM 网络搜索和数据挖掘 (WSDM) 国际会议。

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