计算kiefer-wolfowitz非参数极大似然估计
kwnpeb的Python项目详细描述
kiefer-wolfowitz非参数经验bayes
< P>计算混合物的Kiefer Wolfowitz非参数极大似然估计。与以前的方法相比，优化问题通过 Koenker and Mizera (2014)方法及其有效求解 内点法。
在没有功能的情况下进行预测-基本用法
给定一个训练集t={y}，该算法提供了一种方法来构造未来y值的预测器，使得 观测值和预测值之间的平方误差最小化。
开始
先决条件
您需要：
- Python（>；=3.6）
- 点（>；=19.0.3）
- 莫塞克（>；=8.1.30）
关于Mosek的重要信息：
- Mosek是一个商业优化软件。有关许可证信息，请访问MOSEK。
- 管道：
pip install -f https://download.mosek.com/stable/wheel/index.html Mosek --user
对于不同的安装方式，请访问他们的installation page。
- Mosek需要安装在全球环境中。
安装
pip install kwnpeb
示例
贡献者
许可证
这个项目是根据麻省理工学院的许可证授权的-请参见LICENSE.md文件以了解详细信息
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