bayesian-inference

Pythonにおけるベイズモデリングと確率的プログラミング

PythonとPyTorchによるディープユニバーサル確率的プログラミング。

人工知能の民主化を目的とし、過大評価されたY Combinatorのスタートアップに対する無料のオープンソース代替を提供する、エンタープライズグレードのAIエージェントライブラリ。

Stan開発リポジトリ。masterブランチには現在のリリースが含まれ、developブランチには最新の安定版開発コードが含まれます。詳細は開発プロセスWikiを参照してください。

自動微分（autograd）と GPU/TPU/CPU への JIT コンパイル機能を備えた、JAX 駆動の NumPy による確率的プログラミング

データサイエンティストが相関関係の観察ではなく因果関係を推論するのを支援するPythonライブラリ

アールト大学のベイズデータ解析コース

確率的プログラミングによるベイズ推論

PyMCの教育リソース

正規化フローに関する厳選されたリソース集。

Infer.NET は、グラフィカルモデルでベイズ推論を実行するためのフレームワークです

PyTorchでのBayes by Backpropに基づく変分推論を用いたベイジアン畳み込みニューラルネットワーク。

Stanを使用したベイジアン一般化多変量非線形マルチレベルモデルのためのbrms Rパッケージ

Physics-based Deep Learning Book v0.3 - GenAI エディションへようこそ

PythonによるBAyesian Model-Building Interface (Bambi)

使いやすさ、高速性、モジュール性を重視して設計された Bayesian Inference ライブラリ「BlackJAX」

Stan への R インターフェイスである RStan

Python向けベイズデータ分析デモ

動的確率的一般均衡 (DSGE) モデルの解法と推定 (ニューヨーク連銀のDSGEを含む)

sbi は、研究者と実務者の両方のニーズを満たすように設計された、シミュレーションベース推論用の Python パッケージです。きめ細かな制御が必要な場合でも、使いやすいインターフェイスが必要な場合でも、sbi が対応します。

JAXとEquinoxによるガウス過程

ベイジアンネットワークのグラフィカル構造を学習して因果探索を行う Python パッケージ。構造学習、パラメータ学習、推論、サンプリング手法を含む

PyTensor を使用すると、多次元配列を含む数式を定義、最適化、および効率的に評価できます。

R用ベイズデータ分析デモ

PyMC3 を使用したベイズデータ解析レシピ集

Pythonによる逐次モンテカルロ法