2 रिपॉजिटरी
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
AI के साथ बेहतरीन रिपॉजिटरी खोजें।हम AI का उपयोग करके सबसे सटीक रिपॉजिटरी खोजेंगे।
- hosseinmoein/dataframe
hosseinmoein/DataFrame
2,917GitHub पर देखेंDataFrame 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
1,916GitHub पर देखेंयह प्रोजेक्ट बेयसियन मशीन लर्निंग और प्रोबेबिलिस्टिक प्रोग्रामिंग पर केंद्रित कंप्यूटेशनल नोटबुक और ट्यूटोरियल का एक शैक्षिक संग्रह है। यह ऐसे प्रेडिक्टिव मॉडल बनाने के लिए एक फ्रेमवर्क प्रदान करती है जो एकल बिंदु अनुमानों पर भरोसा करने के बजाय मापदंडों पर संभावना वितरण को परिभाषित करके अनिश्चितता का प्रतिनिधित्व करते हैं। रिपॉजिटरी पैरामीटर वितरण का अनुमान लगाने, रिग्रेशन करने और प्रेडिक्टिव सिस्टम में आत्मविश्वास के स्तर को मापने के लिए सांख्यिकीय विधियों की एक लाइब्रेरी के रूप में कार्य करती है। यह गॉसियन प्रोसेस रिग्रेशन, मार्कोव चेन मोंटे कार्लो सैंपलिंग और जटिल पोस्टीरियर वितरण का अनुमान लगाने के लिए वेरिएशनल इन्फरेंस सहित तकनीकों की एक श्रृंखला को कवर करती है। मुख्य रिग्रेशन और इन्फरेंस के अलावा, संग्रह यह प्रदर्शित करता है कि उच्च-आयामी डेटासेट में लेटेंट संरचनाओं की पहचान कैसे करें और प्रोबेबिलिस्टिक सरोगेट मॉडलिंग के माध्यम से इष्टतम मॉडल कॉन्फ़िगरेशन की खोज को कैसे स्वचालित करें। ये संसाधन चरण-दर-चरण ट्यूटोरियल के रूप में संरचित हैं जिन्हें प्रोबेबिलिस्टिक मॉडल और अनिश्चितता परिमाणीकरण (uncertainty quantification) तकनीकों के व्यावहारिक कार्यान्वयन की सुविधा के लिए डिज़ाइन किया गया है।
Identifies underlying structures in complex datasets by applying generative models to simplify high-dimensional information into core features.
Jupyter Notebookbayesian-machine-learningbayesian-methodsbayesian-optimization
