Awesome GitHub RepositoriesBayesian Statistical Modeling

PyMC is a Bayesian probabilistic programming framework used for building probabilistic models and performing Bayesian inference. It provides a probabilistic graphical model library for specifying random variables, priors, and likelihood functions, supported by an MCMC sampling engine and variational inference tools to estimate posterior distributions. The framework features a GPU-accelerated inference backend that compiles models into machine code to increase execution speed. It utilizes a backend-agnostic tensor execution model and just-in-time graph compilation to optimize the computation o

This project is a comprehensive collection of practical code examples and implementation libraries for machine learning. It provides a wide array of reference materials for building supervised, unsupervised, and reinforcement learning algorithms. The repository serves as a multi-domain resource, featuring specific implementation suites for financial AI, Bayesian statistical modeling, and deep learning architectures. It includes a framework for training intelligent agents using policy gradients and actor-critic models, as well as practical guides for fine-tuning transformers and utilizing larg

Portfolio and risk analytics in Python

Acest proiect este o bibliotecă Python de machine learning și un toolkit de știință a datelor conceput pentru construirea modelelor predictive și analizarea seturilor de date complexe. Oferă o colecție de implementări pentru algoritmi comuni de învățare supervizată și nesupervizată folosind framework-ul Scikit-Learn. Toolkit-ul include o suită de modelare predictivă pentru generarea predicțiilor din date istorice și un framework de analiză statistică pentru aplicarea modelării bayesiene și a testelor de cauzalitate. De asemenea, dispune de o suită de vizualizare a datelor bazată pe Matplotlib pentru randarea diagramelor și graficelor statice pentru a interpreta limitele clasificatorului și tendințele datelor. Proiectul acoperă fluxuri de lucru de clustering a datelor pentru identificarea tiparelor și segmentelor, analiza exploratorie a datelor și preprocesarea datelor folosind Pandas și NumPy.

TensorFlow Probability is a library for probabilistic reasoning and statistical analysis integrated with the TensorFlow ecosystem. It serves as a Bayesian deep learning framework, a probabilistic programming interface, and a variational inference engine, providing a toolset for Markov chain Monte Carlo sampling and tensor-based probabilistic modeling. The project enables the construction of neural networks with probabilistic weights and the implementation of Bayesian neural networks to quantify prediction uncertainty. It provides specialized capabilities for hierarchical probabilistic modelin

Acest proiect este o colecție de cursuri de statistică Bayesiană și resurse educaționale. Acesta oferă materiale de instruire, seturi de probleme și soluții concepute pentru învățarea analizei datelor Bayesiene și a modelării cauzale. Repository-ul include o suită de scripturi de vizualizare a datelor statistice utilizate pentru a genera animații și grafice de instruire. De asemenea, conține exemple de cod care implementează modelarea Bayesiană și analiza de supraviețuire în mai multe limbaje de programare pentru a demonstra diferite abordări computaționale. Materialele acoperă o gamă de capabilități statistice, inclusiv inferența cauzală pentru evaluarea efectelor tratamentului și ponderarea post-stratificare pentru a ajusta datele eșantionului pentru reprezentarea populației. Alte domenii acoperite includ analiza de supraviețuire pentru modelarea duratelor evenimentelor și aplicarea pachetelor statistice curate.

Acest repository servește ca resursă educațională pentru modelarea statistică Bayesiană, oferind o colecție de exemple instrucționale care traduc conceptele teoretice în cod Python executabil. Funcționează ca un framework computațional pentru efectuarea inferenței statistice și estimarea parametrilor, conceput pentru a ajuta utilizatorii să învețe și să aplice tehnici de programare probabilistică prin documentație interactivă. Proiectul utilizează un framework de programare probabilistică pentru a defini modelele statistice ca grafuri aciclice direcționate, permițând inferența automată prin algoritmi avansați de eșantionare. Prin valorificarea eșantionării Hamiltonian Monte Carlo și a diferențierii automate, modelele explorează distribuții de probabilitate multidimensionale pentru a genera eșantioane posterioare. Implementarea se bazează pe calculul vectorial al array-urilor pentru a gestiona operațiuni matematice complexe pe seturi de date simultan. Colecția acoperă o gamă largă de sarcini de analiză a datelor științifice, inclusiv construcția de modele ierarhice Bayesiene care permit partajarea informațiilor între grupuri. Aceste exemple sunt organizate într-un mediu de notebook computațional, care intercalează text narativ cu cod pentru a documenta procesul iterativ de construire, testare și validare a ipotezelor statistice.