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入门教程

  • 使用 NumPyro 进行贝叶斯回归
  • 贝叶斯分层线性回归
  • 示例：棒球击球平均数
  • 示例：变分自编码器
  • 示例：Neal 的漏斗
  • 示例：随机波动率
  • 示例：使用 Flax 和 Haiku 的 ProdLDA
  • 变分推断参数化
  • NumPyro 模型的自动渲染
  • 后验几何不良及其处理方法
  • 截断和折叠分布
  • 贝叶斯截尾数据建模
  • 希尔伯特空间近似高斯过程模块
  • NumPyro 与其他库的集成
  • 使用循环正态分布的快速高斯过程推断
  • NNX 和 NumPyro 集成

离散隐变量

  • 高斯混合模型
  • 示例：带离散枚举的玩具混合模型
  • 示例：贝叶斯标注模型
  • 示例：枚举隐马尔可夫模型
  • 示例：生态数据的 CJS 捕获-重捕模型
  • 示例：高斯壳的嵌套采样
  • 离散协变量缺失值的贝叶斯插补

应用

  • 时间序列预测
  • 序数回归
  • 贝叶斯插补
  • 示例：高斯过程
  • 示例：贝叶斯神经网络
  • 示例：AutoDAIS
  • 示例：稀疏回归
  • 示例：马蹄回归
  • 示例：比例检验
  • 示例：广义线性混合模型
  • 示例：隐马尔可夫模型
  • 示例：高斯过程的希尔伯特空间近似。
  • 示例：高斯过程的希尔伯特空间近似（多维）
  • 示例：捕食者-猎物模型
  • 求解具有多个初始条件的微分方程 (ODE)。
  • 示例：神经传输
  • 示例：使用 GP 进行贝叶斯优化的 Thompson 采样
  • 贝叶斯分层堆叠：油井切换案例研究
  • 示例：正弦偏斜正弦（二元 von Mises）混合模型
  • 示例：AR2 过程
  • 示例：Holt-Winters 指数平滑
  • 示例：时空死亡率建模
  • 示例：零膨胀泊松回归模型
  • 示例：Flax 中的条件变分自编码器
  • 使用 NumPyro 的基于文本的理想点
  • 示例：VAR(2) 过程
  • 分层预测

其他推断算法

  • 示例：大量数据的 MCMC 方法
  • 示例：带能量守恒子采样的哈密顿蒙特卡洛
  • 示例：带 SteinVI 的贝叶斯神经网络
  • 示例：使用 SteinVI 推断的深度马尔可夫模型
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