bayesian-inference

Mô hình Bayes và Lập trình xác suất trong Python

Lập trình xác suất phổ quát sâu với Python và PyTorch

Một thư viện các AI agent cấp doanh nghiệp được thiết kế để dân chủ hóa trí tuệ nhân tạo và cung cấp các lựa chọn thay thế mã nguồn mở, miễn phí cho các công ty khởi nghiệp Y Combinator được định giá quá cao.

Kho lưu trữ phát triển Stan. Nhánh master chứa bản phát hành hiện tại. Nhánh develop chứa bản phát triển ổn định mới nhất. Xem chi tiết trên Developer Process Wiki.

Lập trình xác suất với NumPy được hỗ trợ bởi JAX để tự động tính đạo hàm và biên dịch JIT sang GPU/TPU/CPU.

Thư viện Python giúp các nhà khoa học dữ liệu suy luận nhân quả thay vì quan sát sự tương quan.

Khóa học Phân tích Dữ liệu Bayes tại Aalto

Suy luận Bayes với lập trình xác suất.

Tài liệu giáo dục PyMC

Tài nguyên tuyệt vời về normalizing flows.

Infer.NET là một framework để chạy suy luận Bayes trong các mô hình đồ thị

Mạng thần kinh tích chập Bayes (Bayesian Convolutional Neural Network) với suy luận biến phân dựa trên Bayes by Backprop trong PyTorch.

Gói R brms dành cho các mô hình Bayes tổng quát đa biến phi tuyến đa cấp sử dụng Stan

Chào mừng đến với Sách Học sâu dựa trên Vật lý v0.3 - Phiên bản GenAI

Giao diện xây dựng mô hình Bayes (Bambi) bằng Python.

BlackJAX là một thư viện suy luận Bayes được thiết kế để dễ sử dụng, nhanh chóng và có tínhモジュール (mô-đun) cao.

RStan, giao diện R dành cho Stan

Các bản demo Phân tích dữ liệu Bayes cho Python

Giải và ước lượng các mô hình Cân bằng Tổng quát Ngẫu nhiên Động (bao gồm DSGE của Ngân hàng Dự trữ Liên bang New York)

sbi là một gói Python dành cho suy luận dựa trên mô phỏng, được thiết kế để đáp ứng nhu cầu của cả nhà nghiên cứu và người thực hành. Cho dù bạn cần kiểm soát chi tiết hay giao diện dễ sử dụng, sbi đều có thể đáp ứng.

Quy trình Gaussian trong JAX và Equinox.

Gói Python cho Causal Discovery bằng cách học cấu trúc đồ thị của mạng Bayesian. Bao gồm học cấu trúc, học tham số, suy luận và các phương pháp lấy mẫu.

PyTensor cho phép bạn định nghĩa, tối ưu hóa và đánh giá hiệu quả các biểu thức toán học liên quan đến mảng đa chiều.

Các bản demo phân tích dữ liệu Bayes cho R.

Bộ sưu tập các công thức phân tích dữ liệu Bayes sử dụng PyMC3

Sequential Monte Carlo trong Python