scalanlp/breeze

Numpy parity: statistics fitting

Ouverte

#217 ouverte le 9 avr. 2014

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 (1 commentaire) (0 réaction) (0 personne assignée)Scala (690 forks)batch import
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Métriques de merge PR
 (Aucune PR mergée en 30 j)

Description

Numpy gives the fit function, letting you input data and get a distribution as output. Would be nice to have that.

  • chisquare
  • f
  • gumbel
  • hypergeometric
  • laplace
  • lognormal
  • logseries
  • multivariate_normal
  • noncentral_chisquare
  • noncentral f
  • pareto
  • power
  • rayleigh
  • student's t
  • triangular
  • wald
  • weibull
  • zipf

Guide contributeur

Direction de recherche
Étudiez les classes de distribution existantes de Breeze et implémentez des méthodes d'estimation de paramètres (fit) pour chaque distribution listée, en suivant l'API de Numpy et les tests existants.
Stack technique
scala
Domaine
backend
Type d'issue
Fonctionnalité
DifficultéDifficulté estimée pour un nouveau contributeur, de 1 pour un très petit changement à 5 pour un travail expert.
3
Temps estiméFourchette de temps approximative pour investiguer, implémenter, tester et préparer une pull request.
1-2 jours
Statut d'activitéDisponibilité apparente de l'issue : fraîche, active, ancienne, bloquée ou en attente d'un mainteneur.
Active
ClartéClarté avec laquelle l'issue explique le changement attendu, les critères d'acceptation et la prochaine étape.
Plutôt claire
Prérequis
Scalabasic statistics
Accessibilité débutantScore de 1 à 100 estimant l'accessibilité de cette issue pour un premier contributeur.
60