pomegranate

Python 中快速、灵活且易于使用的概率建模

pomegranate PyTorch 概率建模 GPU支持混合精度支持 Github 开源项目

新版本将计算后端从Cython迁移到PyTorch，提升了速度和灵活性。新特性包括GPU支持、半精度计算、多变量分布、缺失值处理以及更好的社区贡献。改进后的pomegranate在混合模型、贝叶斯网络和隐马尔科夫模型的构建中表现出色，实现了高度的灵活性和效率。

pymc - Python贝叶斯统计建模与概率编程框架

GithubPyMCPython包变分推断开源项目贝叶斯统计建模马尔可夫链蒙特卡洛

PyMC是一个Python贝叶斯统计建模框架,专注于高级马尔可夫链蒙特卡洛和变分推断算法。它提供直观的模型语法、强大的采样算法和推断功能,可处理复杂模型。PyMC利用PyTensor优化计算,支持缺失值处理,并提供丰富的示例资源。作为一个灵活的概率编程工具,PyMC适用于广泛的统计建模任务。

probability - TensorFlow生态系统中的概率推理与统计分析工具

GithubTensorFlow Probability分布计算开源项目概率推理深度学习统计分析

TensorFlow Probability 是一个概率推理与统计分析库，作为 TensorFlow 生态系统的一部分，结合了概率方法与深度网络。其功能包括自动微分的梯度推断，以及通过 GPU 和分布式计算实现对大规模数据集和模型的可扩展性。主要组件包括概率分布、可逆变换、联合分布、概率层和多种概率推断算法，如马尔可夫链蒙特卡洛和变分推断。提供详细教程和案例，帮助用户解决实际问题。

punica - 在单个预训练模型上高效运行多LoRA微调模型，文本生成吞吐量提升至12倍

GithubLoRAPunica多租户服务开源项目模型微调高效计算

Punica采用分段聚集矩阵-向量乘法（SGMV）技术，使多个LoRA微调模型在单个预训练模型上高效运行，仅增加1%的存储和内存开销。相比其他系统，Punica在各种LoRA模型请求下的文本生成吞吐量提升至12倍，适用于不同版本的CUDA和Python，支持二进制包和源码构建。

pyro - 灵活且可扩展的概率编程库，支持大规模数据处理与自定义推理

GithubLinux FoundationPyTorchPyroUber AI开源项目深度概率编程

Pyro是基于PyTorch的深度概率编程库，具备灵活性和可扩展性。它能够表示任何可计算的概率分布，处理大规模数据集时具有较低的开销，并提供强大且可组合的抽象功能。Pyro由Uber AI最初开发，现由社区和Broad Institute团队积极维护，并在2019年成为Linux Foundation项目。其设计理念包括普适性、可扩展性和灵活性。通过高层抽象表达生成和推理模型，用户可以根据需求进行自动化或自定义推理。在机器学习和数据科学领域，Pyro提供了广泛的应用和支持。

pytorch-ts - 概率时间序列预测开源框架

GithubPyTorchPyTorchTS开源项目时间序列预测概率模型深度学习

PyTorchTS是一个基于PyTorch的开源时间序列预测框架，利用GluonTS作为后端API。它提供先进的概率模型，支持数据处理和回测。该框架适用于单变量和多变量时间序列预测，安装简便，易于使用。PyTorchTS为数据科学家和研究人员提供了高效的时间序列分析工具。

GPBoost - 融合树提升与高斯过程的先进机器学习库

GPBoostGithub开源项目机器学习树提升混合效应模型高斯过程

GPBoost是一个创新机器学习库，融合树提升、高斯过程和分组随机效应模型。它支持独立应用树提升、高斯过程和广义线性混合效应模型，主要用C++编写，提供C接口及Python和R包。GPBoost算法结合树提升和潜在高斯模型优势，提高预测函数学习效率，优化高基数分类变量处理，并适用于空间或时空数据建模。这使其成为非线性建模和复杂依赖结构分析的理想工具。

PyPOTS - 部分观测时间序列机器学习的开源Python工具箱

GithubPyPOTS开源工具开源项目时间序列机器学习缺失值

PyPOTS是一个专注于部分观测时间序列(POTS)机器学习的Python工具箱。它集成了经典和前沿算法，支持数据插补、分类、聚类、预测和异常检测等任务。该工具箱提供统一API、详细文档和交互示例，简化POTS数据处理流程。PyPOTS支持多种神经网络模型，并具备超参数优化功能，为时间序列分析提供综合解决方案。

mango - 机器学习超参数并行优化库

GithubMango并行优化开源项目搜索空间调度器超参数调优

Mango是一个专注于机器学习超参数优化的Python库。它支持在复杂搜索空间中进行并行优化,适用于连续、离散和类别值。该库特点包括简便的搜索空间定义、先进的无梯度优化算法、模块化调度设计和应用层故障检测。Mango可部署于本地、集群或云环境,在普通硬件上也能实现良好扩展性。通过在实际生产环境中的持续应用和改进,Mango不断增添新功能。

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。

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