High Quality Content by WIKIPEDIA articles! ADMB or AD Model Builder is a free and open source software suite for non-linear statistical modeling. It was created by David Fournier and now being developed by the ADMB Project, a creation of the non-profit ADMB Foundation. The "AD" in AD Model Builder refers to the automatic differentiation capabilities that come from the AUTODIF Library, a C++ language extension also created by David Fournier, which implements reverse mode automatic...
High Quality Content by WIKIPEDIA articles! ADMB or AD Model Builder is a free and open source software suite for non-linear statistical modeling. It was created by David Fournier and now being developed by the ADMB Project, a creation of the non-profit ADMB Foundation. The "AD" in AD Model Builder refers to the automatic differentiation capabilities that come from the AUTODIF Library, a C++ language extension also created by David Fournier, which implements reverse mode automatic differentiation. A related software package, ADMB-RE, provides additional support for modeling random effects. ADMB has been estimated to perform faster at solving complex optimization problems than the numerical programming languages GAUSS, MATLAB, S-PLUS, and R. Markov chain Monte Carlo methods are integrated into the ADMB software, making it useful for Bayesian modeling. In addition to Bayesian hierarchical models, ADMB provides support for modeling random effects in a frequentist framework using Laplace approximation and importance sampling.
Данное издание не является оригинальным. Книга печатается по технологии принт-он-деманд после получения заказа.
Вырвавшись из альтернативной реальности, исследовательский звездолет "Твен" пытается предотвратить гибель обитаемой планеты. Но ставки куда выше – в опасности все обитаемые миры. И первый из них – мир загадочной цивилизации Ракс... Читайте продолжение романа "Порог" – космический эпос Сергея Лукьяненко!" О книге - Новый роман Сергея Лукьяненко, создателя культового цикла «Дозоры» и автора романов...
Книга содержит около 200 рецептов решения практических задач машинного обучения, таких как загрузка и обработка текстовых или числовых данных, отбор модели, уменьшение размерности и многие другие. Рассмотрена работа с языком Python и его библиотеками, в том числе pandas и scikit-learn. Решения всех задач сопровождаются подробными объяснениями. Каждый рецепт содержит работающий программный код, который можно...
Оставить комментарий