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MNIST / CIFAR10的预训练GAN，VAE +分类器 在pytorch中使用GAN / VAE建模的简单起点。 包括模型类定义+培训脚本 包括笔记本电脑，其中显示了如何加载预训练的网络/如何使用它们 用pytorch 1.0+测试 生成与数据集图像大小相同的图像 mnist 使用基于的体系结构生成MNIST数据集（28x28）大小的图像。 训练了100个纪元。 重量。 数据样本 dcgan样本 样品 为了与不那么复杂的体系结构进行比较，我还在文件夹中包含了一个预训练的非卷积GAN，它基于代码（训练了300个纪元）。 我还基于在文件夹中包含了经过预训练的LeNet分类器，该分类器可实现99％的测试准确性。 cifar10 cifar10 gan来自pytorch示例回购，并实现了DCGAN论文。 它只需要很小的改动就可以生成大小为cifar10数据集（32x32x3）的

Spatial Statistics provides a comprehensive guide to the analysis of spatial data. Each chapter covers a particular data format and the associated class of problems, introducing theory, giving computational suggestions, and providing examples. Methods are illustrated by computer-drawn figures. The book serves as an introduction to this rapidly growing research area for mathematicians and statisticians, and as a reference to new computer methods for researchers in ecology, geology, archaeology, and the earth sciences. Presents the first comprehensive guide to the analysis of spatial data. Each chapter covers a particular data format and the associated class of problems, introducing theory, giving computational suggestions, and providing examples. Methods are illustrated by computer-drawn figures. Serves as an introduction to this rapidly growing research area for mathematicians and statisticians, and as a reference to new computer methods for research workers in ecology, geology, archeology, and the earth sciences.

Introduction to The Theory of Statistics 3rd Edition Moore, McCabe, Craig

多重 如果未校正相应的p值，则同时测试多个假设会增加假阳性结果的数量。 尽管这个多重测试问题是众所周知的，但是经典和高级的校正方法尚未在统一的Python包中实现。 该软件包着手通过实施控制家族错误率（FWER）和错误发现率（FDR）的方法来填补这一空白。 新闻 该软件的论文现已发表在 （2020年3月13日）上 该软件的新预印本现已在上（2019年9月11日） MultiPy作为海报在芬兰于韦斯屈莱的会议上展出（2019年5月8日至10日） 在芬兰于于的神经科学研讨会上介绍了MultiPy（2018年11月30日） MultiPy在芬兰赫尔辛基大学中介绍（2018年5月30日） 在芬

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All of nonparametric statistics 非参数贝叶斯统计的首部专著啊 很好的书

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All Of Statistics Larry Wasserman 统计学完全教程 作者：(美国)活塞曼 译者：张波 中英文版都有，带详细书签，高清文字版 《统计学完全教程》除了介绍传统数理统计学的全部内容以外，还包含了Bootstrap方法（自助法）、独立性推断、因果推断、图模型、非参数回归、正交函数光滑法、分类、统计学理论及数据挖掘等统计学领域的新方法和技术。《统计学完全教程》不但注重概率论与数理统计基本理论的阐述，同时还强调数据分析能力的培养。《统计学完全教程》中含有大量的实例以帮助广大读者快速掌握使用R软件进行统计数据分析。 第1章 概率 第2章 随机变量 第3章 数学期望 第4章 不等式 第5章 随机变量的收敛 第6章 模型、统计推断与学习 第7章 CDF和统计泛函的估计 第8章 Bootstrap方法 第9章 参数推断 第10章 假设检验和p值 第11章 贝叶斯推断 第12章 统计决策理论 第13章 线性回归和Logistic回归 第14章 多变量模型 第15章 独立性推断 第16章 因果推断 第17章 有向图与条件独立性 第18章 无向图 第19章 对数线性模型 第20章 非参数曲线估计 第21章 正交函数光滑法 第22章 分类

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