High-Dimensional Probability - An Introduction with Applications in Data Science Roman Vershynin University of California, Irvine June 7, 2018

ccle-2019-分析 最新的《癌细胞系百科全书》（CCLE）v2论文中的计算分析演练，该论文于2019年5月在《。 另请参阅和相关。

了解用于数据科学专业化SQL基础 该存储库包含“学习数据科学SQL基础”的资料，这是由加利福尼亚大学戴维斯分校通过Coursera提供的专业知识。 本专业专为没有任何编码经验的学习者寻求开发SQL查询流利性。 通过具有数据科学应用程序的四个难度越来越大SQL项目，您将涵盖诸如SQL基础知识，数据整理，SQL分析，AB测试，使用Apache Spark进行分布式计算等主题。 这些主题将使您准备好创造性地将SQL应用于分析和探索数据。 证明编写查询的效率； 创建数据分析数据集； 进行特征工程，将SQL与其他数据分析和机器学习工具集结合使用； 并将SQL与非结构化数据集一起使用。 课程1：SQL for Data Science 课程2：使用SQL进行数据整理，分析和AB测试 课程3：使用Spark SQL进行分布式计算 课程4：SQL for Data Science Capstone项

用于通过ROC AUC比较两组预测的统计显着性的算法的Python实现。 还可以计算单个ROC AUC估计值的方差。

Python中基于BERT，LDA和TFIDF的关键字提取 跳到： ••• kwx是用于基于Google的和多语言关键字提取的工具包。 该软件包提供了一套方法来处理不同语言的文本，然后从创建的语料库中提取和分析关键字（有关各种语言支持，请参阅 ）。 唯一的重点是允许用户确定输出中不包括哪些单词，从而允许他们使用自己的直觉来微调建模过程。 有关该过程和技术的全面概述，请参阅，并参考以获取有关模型和可视化方法的说明。 通过PyPi安装 kwx可以通过pip从pypi下载或直接从此存储库中获取： pip install kwx git clone https://github.com/andrewtavis/kwx.git cd kwx python setup.py install import kwx 型号 实现的NLP建模方法包括： 伯特 表示法是基于在开源Wikipedia数据上

随着大数据、深度学习在学术界和工业界的普及，人们越来越认识到数据对于科研和应用的重要性。虽然现在相关的工具和框架大大降低了构建数据应用的门槛，数据科学基础对应用的构建依然起着核心的作用

Paperback: 347 pages Publisher: Packt Publishing - ebooks Account (November 2015) Language: English ISBN-10: 1784396400 ISBN-13: 978-1784396404 Over 60 practical recipes to help you explore Python and its robust data science capabilities About This Book The book is packed with simple and concise Python code examples to effectively demonstrate advanced concepts in action Explore concepts such as programming, data mining, data analysis, data visualization, and machine learning using Python Get up to speed on machine learning algorithms with the help of easy-to-follow, insightful recipes Who This Book Is For This book is intended for all levels of Data Science professionals, both students and practitioners, starting from novice to experts. Novices can spend their time in the first five chapters getting themselves acquainted with Data Science. Experts can refer to the chapters starting from 6 to understand how advanced techniques are implemented using Python. People from non-Python backgrounds can also effectively use this book, but it would be helpful if you have some prior basic programming experience.

Dask和Python数据科学英文版，通过更加丰富的实例，解释Dask在数据科学中的应用，更易理解。 作者简介： Jesse C. Daniel具有5年使用Python编写应用程序的经验，其中包括从事PyData堆栈(Pandas、NumPy、SciPy和scikit-learn)的工作3年。Jesse于2016年进入丹佛大学，担任商业信息和分析学的副教授，讲授Python数据科学课程。他目前领导着丹佛当地的一家科技公司的数据科学家团队。

matlab代码中cubic是的英文我的数据科学工具带 注意：此存储库可以帮助学生更好地在机器学习的海洋中导航 :water_wave: ！ 在不久的将来，我还打算添加一组最小且干净的机器学习算法实现（以便人们可以轻松地使用这些库），并添加资源以帮助人们更好地查看其数据科学知识并进行准备它们用于数据科学问题。 要安装我的一些软件包，可以使用pip： pip install -r requirements.txt 不要犹豫，为回购做贡献 :fire: :fire: :fire: 概括 :snake: :woman::laptop: :panda: Python的禅宗 美丽胜于丑陋。 显式胜于隐式。 简单胜于复杂。 复杂胜于复杂。 扁平比嵌套更好。 稀疏胜于密实。 可读性很重要。 特殊情况还不足以打破规则。 尽管实用性胜过纯度。 错误绝不能默默传递。 除非明确地保持沉默。 面对模棱两可，拒绝猜测的诱惑。 应该有一种-最好只有一种-明显的方式来做到这一点。 尽管除非您是荷兰人，否则一开始这种方式可能并不明显。 现在总比没有好。 虽然从未往往比现在。 如果实现难以解释，那是个坏主意。 如果实现易于解释，则可能是个好主意。 命名空间是一个很棒的主意-让我们做更多这些吧！ 键盘快捷键（Mac） 崇

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