概要
ベイズ統計の考え方に基づいて、データからどのモデルが妥当するのかということを選択するためのワークフローです。例えば、線形モデルの場合では、その中で使用されべき変数を、データに基づいて選択することができます。
開発者
本武陽一（統計数理研究所 統計的機械学習研究センター）
関連論文
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[2] A universal Bayesian inference framework for complicated creep constitutive equations
[3] Descriptor extraction on inherent creep strength of carbon steel by exhaustive search
最終更新
2022-09-06
キーワード
関連するワークフローカタログ
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