.
├── 2020-08
│ ├── dtrees-svm.ipynb
│ ├── index-model-ml.ipynb
│ ├── magician.ipynb
│ ├── probit-logistic.ipynb
│ └── small-pandas.ipynb
├── 2020-09
│ ├── bishop-analysis.ipynb
│ ├── nn-selection.ipynb
│ ├── pknn.ipynb
│ ├── q-learning.ipynb
│ └── students-t.ipynb
├── 2020-10
│ ├── julia-101.ipynb
│ └── neurips-analysis.ipynb
├── 2020-12
│ ├── julia-design-patterns.ipynb
│ ├── optimisers.ipynb
│ └── student-t-distribution.ipynb
├── 2021-01
│ └── deep-kalman-filters.ipynb
├── 2021-04
│ ├── 4-at-stable.pdf
│ ├── chaos_process.pdf
│ ├── complex-systems.ipynb
│ ├── duffing-oscilator.gif
│ ├── log-1.pdf
│ ├── logistic-iterations.gif
│ ├── map1.pdf
│ ├── map2.pdf
│ ├── map3.pdf
│ ├── map4.pdf
│ ├── map5.pdf
│ ├── random_process.pdf
│ ├── tmp.gif
│ └── trajectory-histogram.pdf
├── 2021-05
│ ├── gibbs-gaussian.ipynb
│ ├── kalman-smoothing.ipynb
│ └── mcmc_gmm_demo.ipynb
├── 2021-06
│ ├── __pycache__
│ │ ├── linear_dynamical_systems_lib.cpython-38.pyc
│ │ ├── nlds_lib.cpython-38.pyc
│ │ ├── pyprobml_utils.cpython-38.pyc
│ │ ├── variational_mixture_gaussians.cpython-38.pyc
│ │ └── variational_mixture_gaussians.cpython-39.pyc
│ ├── dishonest_casino.ipynb
│ ├── extended-kalman-filter.ipynb
│ ├── mix_gauss_vb.ipynb
│ ├── nlds_lib.py
│ ├── parallel_kalman_filter.ipynb
│ ├── pyprobml_utils.py
│ ├── ukf-ekf-mlp.ipynb
│ ├── unscented-kalman-filter.ipynb
│ └── variational_mixture_gaussians.py
├── 2021-07
│ ├── __pycache__
│ │ └── nlds_lib.cpython-38.pyc
│ ├── bayesian-cart.ipynb
│ ├── example1_graph.png
│ ├── gpr_demo_marlik.ipynb
│ ├── knn_tpu.ipynb
│ ├── linreg_sel.ipynb
│ ├── nlds_lib.py
│ ├── particle-filtering.ipynb
│ └── uni_gauss_vb.ipynb
├── 2021-08
│ ├── adf-ekf-logistic-regression.ipynb
│ ├── bootstrap-filter-maneuver.ipynb
│ ├── gsoc-analysis.ipynb
│ ├── gsoc-presentation.ipynb
│ ├── imagenette_clip_logreg_demo.ipynb
│ └── qmul-repo-analysis.ipynb
├── 2021-09
│ └── thompson-sampling-bandits.ipynb
├── 2021-11
│ └── importance-sampling.ipynb
├── 2021-12
│ ├── measurable-function-approx.ipynb
│ └── tpu-init.sh
├── 2022-01
│ ├── bayesian-logreg-refactor.ipynb
│ ├── einsums-in-the-wild.ipynb
│ ├── non-markovian-gaussian-sequence-model.ipynb
│ └── year-in-review.ipynb
└── README.md
16 directories, 71 files