hBayesDM

分层贝叶斯决策建模工具支持R和Python

hBayesDM 分层贝叶斯模型决策任务计算精神病学 R语言 Github 开源项目

hBayesDM是一个为决策任务提供分层贝叶斯分析的开源软件包。它基于Stan进行贝叶斯推断，支持R和Python语言。该工具能分析强化学习和决策制定的神经计算机制，为心理学、神经科学和行为经济学等领域的研究者提供强大的分析支持。项目提供详细教程、邮件列表和问题报告渠道，便于使用和问题解决。

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介绍相关项目

rliable - 提升强化学习和机器学习评估可靠性的Python库

Githubrliable开源项目强化学习性能分析置信区间评估方法

rliable是一个开源Python库，旨在提高强化学习和机器学习基准测试的评估可靠性。该库支持分层自举置信区间、性能曲线和聚合指标等功能，即使在数据有限的情况下也能得出可靠结论。rliable提供交互式Colab演示和多个主流基准测试数据，致力于克服现有评估方法的局限性，增强结果的可重复性和统计稳健性。

QuantResearch - 定量分析、策略和回测

GithubQuantResearch开源项目投资组合优化时间序列预测机器学习深度强化学习

该项目提供丰富的量化研究资源，涵盖策略回测、机器学习和深度强化学习应用，以及实盘交易演示。资源内容包括投资组合优化、风险值评估、线性回归（经典、贝叶斯、MCMC、卡尔曼滤波、Tensorflow）、均值回归、协整对冲交易、隐马尔科夫链、RNN股票预测、主成分分析、ARIMA和GARCH模型、Fama-French三因子模型等。此外，项目还提供在线资源和教程，帮助用户深入理解和应用量化研究技术。

BambooAI - 利用大语言模型简化数据分析与交互

BambooAIGithubPython编程大语言模型开源项目数据分析自然语言处理

BambooAI是一款轻量级库，利用大型语言模型（LLMs）提供自然语言交互性能，支持数据集查询、互联网搜索和外部API集成。用户可通过简单的英语输入生成并执行数据分析和可视化的Python代码，无需广泛的编程知识。该工具旨在简化数据分析流程，提高数据分析师的工作效率。

edward - 用于概率建模、推断和模型评估的Python库

EdwardGithubPython库TensorFlow开源项目推断概率建模

Edward 是一个用于概率建模、推断和模型评估的Python库。它融合了贝叶斯统计、机器学习、深度学习和概率编程，支持多种模型，如有向图模型、神经网络、隐式生成模型和贝叶斯非参数。Edward 提供变分推断、蒙特卡罗方法、生成对抗网络等多种推断方法，并支持模型和推断的评估。构建于TensorFlow之上，支持计算图、分布式训练、CPU/GPU集成和自动微分。

pyprobml - 提供Python 3代码，用于复现《概率机器学习：入门》和《概率机器学习：高级主题》书中的图表

GithubPythonnotebookspyprobml图像重现开源项目机器学习

pyprobml项目提供Python 3代码，用于复现《概率机器学习：入门》和《概率机器学习：高级主题》书中的图表。该项目采用numpy、scipy、matplotlib、sklearn等标准库，以及JAX、Tensorflow和Torch等深度学习框架。用户可在本地运行或通过Colab使用，适合需要高性能计算的用户也支持Google Cloud Platform。本项目目前处于维护模式，有意贡献者可查看项目官网的贡献指南。

LightGBMLSS - LightGBM概率建模扩展框架实现全条件分布预测

GithubLightGBMLSS分布预测开源项目机器学习梯度提升概率建模

LightGBMLSS作为LightGBM的扩展框架，实现了单变量目标全条件分布的建模和预测。该框架支持多种分布类型，包括连续、离散和混合分布，并具备归一化流和混合密度等先进功能，能够有效处理复杂的多模态数据。LightGBMLSS自动推导梯度和海森矩阵，集成了超参数优化和可解释性分析功能，同时保持与LightGBM的完全兼容。这一框架为概率建模提供了全面而灵活的解决方案。

fable - R语言时间序列预测包支持多种模型与可视化

ARIMA模型GithubR包fable开源项目指数平滑时间序列预测

fable是一个R语言包,提供单变量和多变量时间序列预测模型。它支持基于状态空间模型的指数平滑、自动ARIMA建模等,与tidyverse工作流程兼容。fable内置ETS、ARIMA和SNAIVE等模型,可进行预测并生成可视化图表。该包适用于多种时间序列预测场景,为数据分析和研究提供便利。

awesome-R - 全面收录的R语言包和工具大全

GithubR语言开发工具开源项目数据分析数据可视化统计编程

该项目汇集了R语言生态系统中的优质包和工具，涵盖集成开发环境、数据操作、图形显示和机器学习等多个领域。列表持续更新至2023年，并标注了热门和高下载量的资源。这份全面的指南旨在帮助R语言开发者和数据科学家提高数据分析和可视化效率。

Turing.jl - 高效概率编程框架助力贝叶斯推理与机器学习

GithubJuliaTuring.jl开源项目概率编程统计建模

Turing.jl是Julia语言生态系统中的概率编程框架，为贝叶斯推理和机器学习提供工具。该框架支持多种采样算法，可处理复杂概率模型，适用于学术研究和实际数据分析。项目具有活跃的社区支持和持续的更新，用户可通过官方文档和社区讨论获取帮助。

pyRiemann - 多变量数据分析的黎曼几何Python库

GithubpyRiemann多变量数据分析开源项目机器学习脑机接口黎曼几何

pyRiemann是基于scikit-learn API的Python机器学习库，专注于多变量数据处理和分类。该库利用对称正定矩阵的黎曼几何，为生物信号分析提供高级接口，主要应用于脑机接口领域。它支持运动想象、事件相关电位和稳态视觉诱发电位等范式，并实现了会话间和受试者间的迁移学习。pyRiemann提供详细文档和示例，适用于EEG、MEG和EMG等多种生物信号数据分析。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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