ABrox: a user-friendly Python module for approximate Bayesian computation with a focus on model comparison

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Veröffentlicht in:	PLOS ONE 13(2018,3) Artikel-Nummer e0193981, 16 Seiten
Personen und Körperschaften:	Mertens, Ulf K. (VerfasserIn), Voß, Andreas (VerfasserIn), Radev, Stefan (VerfasserIn)
Titel:	ABrox: a user-friendly Python module for approximate Bayesian computation with a focus on model comparison/ Ulf Kai Mertens, Andreas Voss, Stefan Radev
Format:	E-Book-Kapitel
Sprache:	Englisch
veröffentlicht:	March 8, 2018
Gesamtaufnahme:	: PLOS ONE, 13(2018,3) Artikel-Nummer e0193981, 16 Seiten , volume:13
Schlagwörter:	Algorithms Decision tree learning Graphical user interface Machine learning Machine learning algorithms Normal distribution Simulation and modeling Software tools
Quelle:	Verbunddaten SWB Lizenzfreie Online-Ressourcen

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