2 مستودعات
Awesome GitHub RepositoriesStatistical Pattern Detection
Methods for determining if data follows specific statistical distributions or trends.
Distinct from Data Detection Patterns: Candidates focus on regex for strings or DOM patterns rather than statistical data distributions.
Explore 2 awesome GitHub repositories matching data & databases · Statistical Pattern Detection. Refine with filters or upvote what's useful.
Awesome Statistical Pattern Detection GitHub Repositories
اعثر على أفضل المستودعات باستخدام الذكاء الاصطناعي.سنبحث عن أفضل المستودعات المطابقة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
- hosseinmoein/dataframe
hosseinmoein/DataFrame
2,917عرض على GitHubDataFrame is a C++ tabular data library and manipulation engine designed for managing heterogeneous data in contiguous memory. It functions as a statistical analysis framework and time series analysis toolkit, providing the means to store, index, and transform multidimensional datasets. The project distinguishes itself through a high-performance execution model that utilizes column-major storage, SIMD-aligned memory allocation, and a thread-pool for parallel computations. It employs a visitor-based algorithm dispatch system and policy-driven transformations to decouple data processing logic f
Determines if column values follow specific statistical distributions or monotonicity trends.
C++aicppdata-analysis - krasserm/bayesian-machine-learning
krasserm/bayesian-machine-learning
1,916عرض على GitHubهذا المشروع عبارة عن مجموعة تعليمية من دفاتر الملاحظات الحسابية والدروس التعليمية التي تركز على تعلم الآلة البايزي والبرمجة الاحتمالية. يوفر إطار عمل لبناء نماذج تنبؤية تمثل عدم اليقين عن طريق تحديد توزيعات الاحتمالات على المعلمات بدلاً من الاعتماد على تقديرات نقطة واحدة. يعمل المستودع كمكتبة للطرق الإحصائية لتقدير توزيعات المعلمات، وإجراء الانحدار، وقياس مستويات الثقة في الأنظمة التنبؤية. ويغطي مجموعة من التقنيات بما في ذلك انحدار عملية غاوس، وأخذ عينات ماركوف تشين مونت كارلو، والاستدلال التبايني لتقريب التوزيعات اللاحقة المعقدة. بعيداً عن الانحدار والاستدلال الأساسيين، يوضح المشروع كيفية تحديد الهياكل الكامنة في مجموعات البيانات عالية الأبعاد وأتمتة البحث عن تهيئات النموذج المثلى من خلال النمذجة البديلة الاحتمالية. صُممت هذه الموارد كدروس تعليمية خطوة بخطوة لتسهيل التنفيذ العملي للنماذج الاحتمالية وتقنيات قياس عدم اليقين.
Identifies underlying structures in complex datasets by applying generative models to simplify high-dimensional information into core features.
Jupyter Notebookbayesian-machine-learningbayesian-methodsbayesian-optimization
