Rainier: Scala 中的贝叶斯推断库

Rainier: Scala 中的贝叶斯推断库

rainier Bayesian inference in Scala. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/rainier

1. 项目基础介绍和主要编程语言

Rainier 是一个使用 Scala 编写的开源项目，它为贝叶斯推断提供了一个高性能的 API。Rainier 通过 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 方法实现了推断功能，特别适合于具有连续参数的固定结构生成模型。这个项目以其简洁的函数式编程风格构建模型，并且易于在 Spark 或 Hadoop 集群上部署。

主要编程语言：Scala

2. 项目核心功能

Rainier 的核心功能是通过构建贝叶斯模型来进行概率推断。用户可以利用 Scala 的函数式特性来组合基本分布和数学变换，创建模型，并在观察数据的基础上进行条件化，从而推断出参数的后验分布。以下是 Rainier 的几个关键特点：

• 功能强大的 API：提供了丰富的 API 以构建复杂的贝叶斯模型。
• 静态计算图：类似于 TensorFlow 的风格，支持自动微分。
• 快速执行：在 CPU 上执行，无需依赖外部库或 GPU，且执行速度非常快。
• 灵活的模型构建：支持固定结构的生成模型，并可以使用函数式编程方法进行扩展。

3. 项目最近更新的功能

根据项目的最新更新，以下是最近引入的一些功能：

• 性能优化：Rainier 在梯度评估和编译过程中进行了优化，使得在 REPL 环境下的交互式使用更加高效。
• 新的模型支持：项目增加了对更多类型贝叶斯模型的支持，使得用户可以更容易地实现复杂的统计模型。
• 文档和示例：增强了项目文档，提供了更多的示例，帮助用户更好地理解和使用 Rainier。
• 社区贡献：项目的活跃开发得到了社区的支持，新的贡献者加入了项目，带来了新的特性和改进。

Rainier 的持续发展体现了开源社区的活跃性和对高质量统计计算工具的需求。

rainier Bayesian inference in Scala. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/rainier