Awesome GitHub RepositoriesStatistical Pattern Detection

DataFrame 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

Ce projet est une collection éducative de notebooks computationnels et de tutoriels axés sur l'apprentissage automatique bayésien et la programmation probabiliste. Il fournit un framework pour construire des modèles prédictifs qui représentent l'incertitude en définissant des distributions de probabilité sur les paramètres plutôt que de s'appuyer sur des estimations ponctuelles uniques. Le dépôt sert de bibliothèque de méthodes statistiques pour estimer les distributions de paramètres, effectuer des régressions et quantifier les niveaux de confiance dans les systèmes prédictifs. Il couvre une gamme de techniques incluant la régression par processus gaussien, l'échantillonnage de Monte Carlo par chaîne de Markov et l'inférence variationnelle pour approximer des distributions a posteriori complexes. Au-delà de la régression et de l'inférence de base, la collection démontre comment identifier des structures latentes dans des jeux de données de haute dimension et automatiser la recherche de configurations de modèles optimales via la modélisation de substitution probabiliste. Ces ressources sont structurées comme des tutoriels étape par étape conçus pour faciliter l'implémentation pratique de modèles probabilistes et de techniques de quantification de l'incertitude.