Python中的离散概率分布
项目描述
Lea 是一个 Python 模块，旨在以直观的方式处理离散概率分布。
它允许您对广泛的随机现象进行建模：赌博、天气、金融等。更一般地说，Lea 可用于具有已知概率的任何有限离散值集：数字、布尔值、日期/时间、符号……每个概率分布被建模为一个普通对象，可以对其进行命名、显示、查询或处理以产生新的概率分布。
Lea 还提供高级功能和概率规划 (PP) 功能；这些包括条件概率、联合概率分布、贝叶斯网络、马尔可夫链和符号计算。
Lea 中的所有概率计算均由一种新的精确算法（Statues 算法）执行，该算法基于变量绑定和递归生成器。对于通过精确方法难以解决的问题，Lea 提供了按需近似算法，即 MC 拒绝抽样和似然加权。
除了上面引用的函数，Lea 还提供了一些机器学习函数，包括最大似然和期望最大化算法。
Lea 可用于 AI、教育（概率论和 PP）、随机样本的生成等。
要安装 Lea 3.4.2，请键入以下命令：
pip install lea==3.4.2
请访问 Lea 项目页面（旁边）以获取全面的文档。
