KernelFunctions.jl:Julia软件包用于机器学习的内核功能 源码
内核功能 机器学习的内核功能 KernelFunctions.jl为内核函数提供了一个灵活而完整的框架,可以对输入数据进行预转换。 目的是使API在与用户友好的同时尽可能地与模型无关。 例子 X = reshape ( collect ( range ( - 3.0 , 3.0 ,length = 100 )),:, 1 ) # Set simple scaling of the data k1 = SqExponentialKernel () K1 = kernelmatrix (k1,X,obsdim = 1 ) # Set a function transformation on the data k2 = TransformedKernel ( Matern32Kernel (), FunctionTransform (x -> sin .(x)))
文件列表
KernelFunctions.jl:Julia软件包,用于机器学习的内核功能
(预估有个126文件)
kernelmatrix.jl
5KB
KernelFunctions.jl
4KB
utils.jl
5KB
kerneltensorproduct.jl
4KB
transformedkernel.jl
3KB
test_utils.jl
5KB
nystrom.jl
3KB
exponential.jl
3KB
piecewisepolynomial.jl
3KB
sm.jl
4KB
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