📊 Bayesian Machine Learning Notebooks — практическое погружение в байесовские методы

Для тех, кто хочет разобраться в байесовском подходе к машинному обучению, этот репозиторий — настоящая находка. Здесь собраны Jupyter-ноутбуки, которые на примерах объясняют ключевые концепции: от линейной регрессии до вариационных автоэнкодеров.

Авторы сочетают теоретические основы с практикой — все алгоритмы реализованы и на чистом NumPy/SciPy, и с использованием популярных библиотек. Например, можно сравнить реализацию гауссовских процессов вручную и через GPy, или увидеть, как работает байесовская оптимизация для подбора гиперпараметров.

🤖 GitHub

@machinelearning_interview