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Mathematical Statistics and Data Analysis 3rd This is the first text in a generation to re-examine the purpose of the mathematical statistics course. The book's approach interweaves traditional topics with data analysis and reflects the use of the computer with close ties to the practice of statistics. The author stresses analysis of data, examines real problems with real data, and motivates the theory. The book's descriptive statistics, graphical displays, and realistic applications stand in strong contrast to traditional texts that are set in abstract settings.

GMS：基于网格的运动统计信息，可实现快速，超鲁棒的功能对应 Bian等人C ++实现。 基于网格的运动统计是一种通过运动平滑封装来改善特征匹配质量的方法。 基于ORB特征匹配，平滑度约束表示为每个单元格匹配频率的统计似然性。 结果显示了实时和非常强大的功能对应。 ORB特征点（2000） GMS之后 ORB特征点（2000） GMS之后 跑步 此实现需要 mkdir build && make ./GMS

Python中的卡尔曼滤波器 这是Kalman过滤器如何在Python中工作的基本示例。 我确实计划在将来重构和扩展此存储库。 我一直关注的有关卡尔曼滤波器的系列文章可以在找到。 我正在使用的示例也可以在同一视频中找到。 只需运行： python kalman . py 开始。 应使用传感器和预测值生成图。 真实值（假设未知）为72。

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R分析与其他统计课程 在这里，您可以找到来自R的所有练习： 我选择的IDE是 。 只需尝试并

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pgmpy pgmpy是一个用于处理概率图形模型的python库。 支持的文档和算法列表在我们的官方网站使用pgmpy的示例： : 使用pgmpy的概率图形模型基础教程： : 我们的邮件列表位于 。 我们在社区聊天。 依存关系 pgmpy具有以下非可选依赖项： python 3.6或更高版本 网络X 科学的 麻木 火炬 一些功能还需要： tqdm 大熊猫 剖析 统计模型 作业库 安装 pgmpy在pypi和anaconda上都可用。 通过anaconda安装使用： $ conda install -c ankurankan pgmpy 通过pip安装： $ pip

sl 用于概率预测的Python包 v0.0.2 安装 该软件包支持Python 3.6、3.7、3.8和3.9 通过PyPI安装 运行pip install pysloth 从存储库安装 使用SSH克隆回购git clone git@github.com:PySloth/pysloth.git 将目录更改为README.md （此文件）所在的位置，然后运行pip install . 快速开始 下面的代码示例显示了运行中的scpd和ccpd from pysloth import scpd_function , ccpd_function import numpy as np import statsmodels . api as sm np . random . seed ( 142 ) n = 1000 # training set m = int ( 0.8 * n ) #

全部统计 Wasserman的所有统计解决方案 我正在对统计数据进行一些重复，并选择了Wasserman的“ All Of Statistics ”。 我从共享他们的解决方案的其他人中受益匪浅，因此我认为我也可以共享我的解决方案。 也许他们可以对某人有所帮助？ 我从来没有写过简短而优雅的证明，但是我倾向于把事情讲清楚。 如果您像我一样，您可能会发现它更容易理解。 如果发现任何错误/错别字等，无论大小如何，请让我知道。 我仍将不胜感激！ PS。 这是一项正在进行的工作，所以我不知道要花多长时间。 另外，我现在跳过一些练习，某些部分可能是草稿。