bayesian-inference

Python 中的貝葉斯建模與機率程式設計

使用 Python 與 PyTorch 的深度通用概率程式設計

企業級 AI 代理（Agent）庫，旨在普及人工智慧，並為估值過高的 Y Combinator 新創公司提供免費、開源的替代方案。

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。

使用由 JAX 提供自動微分和 JIT 編譯至 GPU/TPU/CPU 支援的 NumPy 進行機率程式設計。

一個協助資料科學家推斷因果關係而非觀察相關性的 Python 函式庫。

阿爾托大學的貝氏資料分析課程

利用機率程式設計進行貝氏推論。

PyMC 教育資源

關於常態化流（normalizing flows）的精彩資源。

Infer.NET 是一個用於在圖模型中執行貝氏推論的框架

在 PyTorch 中基於 Bayes by Backprop 的變分推斷貝氏卷積神經網路。

使用 Stan 進行貝氏廣義多變量非線性多層模型的 brms R 套件

歡迎閱讀基於物理的深度學習書 v0.3 - GenAI 版本

Python 的貝氏模型建構介面（Bambi）。

BlackJAX 是一個專為易用性、高效能與模組化而設計的貝氏推論庫。

RStan，Stan 的 R 語言介面

適用於 Python 的 Bayesian 資料分析範例。

求解與估算動態隨機一般均衡模型（包含紐約聯準會 DSGE 模型）

sbi 是一個用於基於模擬推論 (simulation-based inference) 的 Python 套件，旨在滿足研究人員與實務工作者的需求。無論你需要精細控制還是易於使用的介面，sbi 都能滿足你的需求。

JAX 與 Equinox 中的高斯過程。

透過學習貝氏網路的圖形結構進行因果發現的 Python 套件。結構學習、參數學習、推論、取樣方法。

PyTensor 允許您定義、最佳化並有效評估包含多維陣列的數學運算式。

適用於 R 的貝氏資料分析示範

使用 PyMC3 進行貝葉斯資料分析的食譜集合。

Python 序列蒙地卡羅方法