bayesian

使用 Python 與 PyTorch 的深度通用概率程式設計

Stan 開發儲存庫。master 分支包含當前發布版本，develop 分支包含最新穩定開發版本。詳細資訊請參閱開發者流程 Wiki。

阿爾托大學的貝氏資料分析課程

一個採用物件導向設計並底層基於機率模型的 Python 貝氏預測套件。

一個具有可編程推論功能的通用機率編程系統

使用 Python 進行貝氏模型的探索性分析

GemPy 是一套開源的 Python 3D 構造地質學建模軟體，允許從介面和方位資料隱式（即自動）建立複雜的地質模型。它同時支援隨機建模，以解決參數和模型的不確定性問題。

適用於 Python 的 Bayesian 資料分析範例。

:scroll: :tada: R 語言中物件的自動化報告

適用於 R 的貝氏資料分析示範

用於分析貝氏模型與後驗分佈的工具。

貝葉斯神經網路的 PyTorch 實作 [torchbnn]。

使用 PyMC3 進行貝葉斯資料分析的食譜集合。

貝葉斯深度學習：綜述。