文件名称:
PySR：通过规则化的演化和模拟退火，在PythonJulia中进行简单，快速和并行的符号回归-源码
开发工具:
文件大小: 32kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-03
详细说明：（在python中像py一样发音，然后在Surface中像sur一样发音）
基于Julia并由Python接口的并行符号回归。 使用正则演化，模拟退火和无梯度优化。
请查看以获取此软件包的纯Julia后端。
符号回归是针对低维问题的一种非常可解释的机器学习算法：这些工具搜索方程空间以找到近似数据集的代数关系。
还可以通过使用神经网络作为代理将这些方法扩展到高维空间，如，我们将其应用于N体问题。 在这里，本质上是使用符号回归将神经网络转换为解析方程。 因此，这些工具同时提供了一种解释深度模型的明确而强大的方法。
背景故事：
以前，我们使用 ，它是一种非常有效且用户友好的工具。 但是，e
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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