Awesome GitHub RepositoriesProbabilistic Programming

This project is a computational statistics textbook and Bayesian data analysis course. It serves as a guide for performing statistical inference and quantifying uncertainty through a probabilistic programming workflow using Python. The resource employs a computation-first pedagogy, teaching Bayesian methods and parameter estimation through executable code and simulations instead of formal mathematical notation. It provides a practical approach to implementing Markov Chain Monte Carlo sampling to estimate posterior distributions. The content covers building probabilistic models, integrating e

This repository contains the digital textbook and supplementary materials for probabilistic machine learning education. It provides structured text and guided study materials covering the mathematical foundations of probability and neural networks. The project emphasizes reproducibility through a collection of interactive notebooks and standalone scripts used to recreate data plots and figures from the text. These materials are hosted in external environments to allow users to execute complex machine learning code without local installation. The educational surface includes lecture slides, e

यह 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।

यह रिपॉजिटरी बायेसियन सांख्यिकीय मॉडलिंग के लिए एक शैक्षिक संसाधन के रूप में कार्य करती है, जो निर्देशात्मक उदाहरणों का एक संग्रह प्रदान करती है जो सैद्धांतिक अवधारणाओं को निष्पादन योग्य Python कोड में अनुवादित करती है। यह सांख्यिकीय अनुमान और पैरामीटर अनुमान करने के लिए एक कम्प्यूटेशनल फ्रेमवर्क के रूप में कार्य करता है, जिसे उपयोगकर्ताओं को इंटरैक्टिव डॉक्यूमेंटेशन के माध्यम से संभाव्य प्रोग्रामिंग तकनीकों को सीखने और लागू करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह प्रोजेक्ट सांख्यिकीय मॉडलों को निर्देशित एसाइक्लिक ग्राफ़ के रूप में परिभाषित करने के लिए एक संभाव्य प्रोग्रामिंग फ्रेमवर्क का उपयोग करता है, जो उन्नत सैंपलिंग एल्गोरिदम के माध्यम से स्वचालित अनुमान को सक्षम करता है। हैमिल्टनियन मोंटे कार्लो सैंपलिंग और स्वचालित विभेदन का लाभ उठाकर, मॉडल पोस्टीरियर नमूने उत्पन्न करने के लिए उच्च-आयामी संभाव्यता वितरण का पता लगाते हैं। कार्यान्वयन डेटासेट में जटिल गणितीय ऑपरेशंस को एक साथ संभालने के लिए वेक्टरकृत ऐरे कंप्यूटेशन पर निर्भर करता है। संग्रह वैज्ञानिक डेटा विश्लेषण कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करता है, जिसमें बायेसियन पदानुक्रमित मॉडल का निर्माण शामिल है जो समूहों में जानकारी साझा करने की अनुमति देता है। ये उदाहरण एक कम्प्यूटेशनल नोटबुक वातावरण के भीतर व्यवस्थित हैं, जो सांख्यिकीय परिकल्पनाओं के निर्माण, परीक्षण और सत्यापन की इटरेशन प्रक्रिया को डॉक्यूमेंट करने के लिए कोड के साथ कथा टेक्स्ट को इंटरलीव करते हैं।