贝叶斯mcmc推理的基元
distributions的Python项目详细描述
#分布
[！[生成状态]（https://travis-ci.org/posterior/distributions.svg?branch=master)](https://travis-ci.org/posterior/distributions） [！[最新版本]（https://badge.fury.io/py/distributions.svg)](https://pypi.python.org/pypi/distributions） [！[doi]（https://zenodo.org/badge/29212688.svg)](https://zenodo.org/badge/latestdoi/29212688）
发行版为 Python和C++中的吉布斯抽样压缩包括：
- 特殊数值函数，
- 各种分布的采样器和密度函数，
- 共轭分量模型（如伽马泊松，正态逆卡方），
- 聚类模型（如crp、pitman-yor）和
- 混合模型的有效包装。
为先验知识公司提供机器学习即服务的发行版， 现在在salesforce.com为机器学习基础设施提供动力。
##安装
仅支持Python（无C++），可以安装PIP：
pip install distributions
有关其他生成的帮助，请参见 [安装文档]（http://distributions.readthedocs.org/en/latest/installation.html）。
##文档
官方文件存放在http://distributions.readthedocs.org/。
分行特定文档位于
- [概述]（/doc/overview.rst）
- [安装]（/doc/installation.rst）
##作者（按字母顺序）
- 乔纳森•格利登https://twitter.com/jhglidden>；
- 埃里克·乔纳斯https://twitter.com/stochastician>；
- 弗里茨奥伯迈耶https://github.com/fritzo>；
- 小矮星帽<；https://github.com/cap>；
- 斯蒂芬•图<；https://github.com/stephentu>；
##许可证
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根据修订后的BSD许可证获得许可。请参阅[license.txt]（license.txt） 详细情况。
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