Statistical Inference 2nd Edition

paddle_inference.zip

The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. 和之前上传的略有差别，这个要更好。

https://www.bradyneal.com/causal-inference-course 这个课程的笔记

《Statistical Inference》pdf，2nd edition，George Casella

coursera-统计推断 Coursera 的统计推理数据科学课程

统计推断 该存储库包含促进约翰霍普金斯大学 MOOC 统计推理的实验室作业。 该促进是在 2015 年 1 月与新加坡信息通信发展局合作进行的。我希望实验室作业有助于帮助用户学习和理解假设检验、t 检验、方差分析、效应大小和 p 值校正。 第 1 周和第 2 周（概率和分布）的幻灯片可在此处获得： : 第 3 周的幻灯片（假设检验和 t 检验）可在此处获得： : 第 4 周的幻灯片（统计功效、方差分析、事后检验）可在此处获得： :

VBMC 是一种近似贝叶斯推理方法，旨在拟合和评估具有潜在噪声似然评估预算有限的计算模型（例如，对于计算成本高的模型）[1,2]。 具体来说，VBMC 同时计算： - 模型参数的近似贝叶斯后验分布； - 对数模型证据（也称为对数边际似然或对数贝叶斯因子）的近似值——从技术上讲，是近似下界，这是一种用于贝叶斯模型选择的指标。 对人工测试问题和来自计算和认知神经科学的大量真实模型拟合问题的广泛基准表明，VBMC 通常——通常是非常——优于样本高效贝叶斯推理的替代方法。 VBMC 运行时几乎无需调整，而且很容易针对您的问题进行设置。 *** 如需更多信息、教程和文档，请访问该项目的 GitHub 页面： https : //github.com/lacerbi/vbmc *** 如果您对参数的点估计感兴趣，您可能需要查看贝叶斯自适应直接搜索 (BADS)，这是一种可与 VBMC 协同

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简单的视频推理 该存储库是一个类似于 ESRGAN 推理存储库的推理存储库，但适用于各种视频机器学习模型。 这个想法是让任何人都可以轻松地在视频上运行各种模型，而不必担心不同的存储库设置。 欢迎公关。 当前支持的架构 SOFVSR ( 版本) 原装SOFVSR SR网 RRDB SR 网 RIFE（ 版本） 支持常规和“高清” RIFE 模型 原始 RIFE 模型需要转换为 BasicSR 的单模型 .pth 文件（位于 utils 文件夹中的转换脚本） 附加的功能 自动缩放、帧数、通道数和 SR 架构检测 自动“HD”RIFE 模型检测 自动开始和结束帧填充，因此所有帧都包含在输出中 通过ffmpeg直接视频输入输出 使用这个仓库 要求： numpy, opencv-python, pytorch, progressbar2 可选要求： ffmpeg-python使用视频输入/