开源项目推荐：基于Dempster-Shafer理论的Python库pyds

开源项目推荐：基于Dempster-Shafer理论的Python库pyds

pyds A Python library for performing calculations in the Dempster-Shafer theory of evidence. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pyds

1. 项目基础介绍及编程语言

pyds 是一个开源Python库，用于在Dempster-Shafer证据理论中进行计算。该理论是一种用于处理不确定性和不精确信息的数学框架，广泛应用于决策制定、模式识别和人工智能领域。本项目支持Python 2.7和Python 3.x版本。

2. 项目核心功能

pyds 的核心功能包括：

• 支持标准化以及非标准化的信念函数。
• 提供多种蒙特卡洛算法用于组合信念函数。
• 与广义贝叶斯定理相关的多种方法。
• 提供不确定性度量。
• 从数据构建信念函数的方法。

3. 项目最近更新的功能

该项目最近更新的功能包含：

• 对信念构建过程的代码进行了重构，提高了库的稳定性和效率。

请注意，该项目自2021年5月16日起已被归档，目前处于只读状态，可能不再进行维护。在使用时，建议考虑具有更坚实理论基础的概率替代方法。

pyds A Python library for performing calculations in the Dempster-Shafer theory of evidence. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pyds