bayesian

使用 Python 与 PyTorch 的深度通用概率编程

Stan 开发存储库。master 分支包含当前发布版本，develop 分支包含最新稳定开发版本。详细信息请参阅开发者流程 Wiki。

阿尔托大学的贝叶斯数据分析课程

一个采用面向对象设计并底层基于概率模型的 Python 贝叶斯预测套件。

一个具有可编程推断功能的通用概率编程系统

使用 Python 进行贝叶斯模型的探索性分析

GemPy 是一套开源的 Python 3D 构造地质学建模软件，允许从界面和方位数据隐式（即自动）建立复杂的地质模型。它同时支持随机建模，以解决参数和模型的不确定性问题。

适用于 Python 的 Bayesian 数据分析示例。

:scroll: :tada: R 语言中对象的自动化报告

适用于 R 的贝叶斯数据分析示例

用于分析贝叶斯模型与后验分布的工具。

贝叶斯神经网络的 PyTorch 实现 [torchbnn]。

使用 PyMC3 进行贝叶斯数据分析的食谱集合。

贝叶斯深度学习：综述。