Data science is an exciting discipline that allows you to turn raw data into understanding, insight, and knowledge. The goal of “R for Data Science” is to help you learn the most important tools in R that will allow you to do data science. After reading this book, you’ll have the tools to tackle a wide variety of data science challenges, using the best parts of R.

Mnist-时尚-赋值-PIAIC Fashion-MNIST是Zalando文章图片的数据集-包含60,000个示例的训练集和10,000个示例的测试集。每个示例都是一个28x28灰度图像，与来自10个类别的标签相关联。 Zalando打算将Fashion-MNIST用作直接替代MNIST原始数据集的基准机器学习算法。它具有相同的图像大小以及训练和测试分割的结构。原始MNIST数据集包含许多手写数字。 AI / ML /数据科学社区的成员喜欢此数据集，并将其用作验证其算法的基准。实际上，MNIST通常是研究人员尝试的第一个数据集。他们说：“如果它在MNIST上不起作用，那么它将根本不起作用”。 “好吧，如果它确实可以在MNIST上运行，那么在其他系统上仍然可能会失败。” Zalando试图替换原始的MNIST数据集内容每个图像的高度为28像素，宽度为28像素，总计784像素。每个像素都

概率流 ProbFlow是一个Python软件包，用于使用或构建概率贝叶斯模型，对这些模型执行随机变异推理，并评估模型的推理。 它提供了用于构建贝叶斯神经网络的高级模块，以及用于构建定制贝叶斯模型的低级参数和分布。 这项工作仍在进行中。 Git存储库： : 文档： : 错误报告： ： 入门 ProbFlow使您可以快速轻松地构建，拟合和评估在和或之上运行的自定义贝叶斯模型（或模型！）。 使用ProbFlow，贝叶斯模型的核心构建块是参数和概率分布（当然还有输入数据）。 参数定义自变量（特征）如何预测因变量（目标）的概率分布。 例如，简单的贝叶斯线性回归 可以通过创建ProbFlow模型来构建。 这只是一个继承pf.Model （或pf.ContinuousModel或pf.CategoricalModel取决于目标类型）的类。 __init__方法设置参数，而__call

MIT计算科学与工程 18.085-Gilbert Strang

科学引文知识提取器（SCKE） 关于SCKE SCKE是一个开放源代码工具，可通过分析引用他们的论文内容，帮助生物医学研究人员了解他人如何使用他们的工作。 该工具使用自然语言处理和机器学习来提取引用文档中讨论的突出主题和概念。 通过查看引用文章讨论的主题类型，研究人员可以更好地了解他们的工作如何影响同龄人和科学的各个学科。 此外，SCKE允许生物医学研究人员探索有关引用它们的出版物的其他统计数据，例如引文的发表位置（期刊），关键字的分布（关键字），论文彼此的相似性（聚类），论文的相似性其他著名作品（TextCompare）以及有关引文的一般统计信息（Statistics）。 使用Biopy

如何赢得数据科学竞赛 向顶尖的慢跑者学习 此仓库也将作为优质机器学习笔记本的转储。 该课程由德米特里·乌里扬诺夫（Dmitry Ulyanov），亚历山大·古钦（Alexander Guschin），米哈伊尔·特罗菲莫夫（Mikhail Trofimov），德米特里·阿尔图霍夫（Dmitry Altukhov）和马里奥斯·米恰利迪斯（Marios Michailidis）主持

This is the very first book to discuss the theory and principles of computer programming on the basis of the idea that a proof of correctness and a program should be developed hand in hand It is built around the method first proposed by Dijkstra in his monograph The Discipline of Programming 1976 involving a "calculus for the derivation of programs " Directing his materials to the computer programmer with at least one year of experience Gries presents explicit principles behind ">This is the very first book to discuss the theory and principles of computer programming on the basis of the idea that a proof of correctness and a program should be developed hand in hand It is built around the method first proposed by Dijkstra in his monograph The Discipline of Programming 1976 [更多]

语音性别 语音和语音分析中的性别识别 阅读完整的。 该项目训练一种计算机程序，根据语音和语音的声学特性，将语音识别为男性还是女性。 该模型在包含3168个记录的语音样本的数据集中进行了训练，这些样本是从男性和女性说话者那里收集的。 语音样本在R中通过声学分析进行预处理，然后通过人工智能/机器学习算法进行处理，以学习特定于性别的特征，从而将语音分为男性或女性。 最好的模型在训练集上达到100％的精度，在测试集上达到89％的精度。 更新：通过将分析的频率范围缩小到0hz-280hz（），可以将最佳精度提高到100％/ 99％。 数据集 将预处理的下载为CSV文件。 CSV文件包含以下字段： “ meanfreq”，“ sd”，“ median”，“ Q25”，“ Q75”，“ IQR”，“ skew”，“ kurt”，“ sp.ent”，“ sfm”，“ mode”，“ centro

跪着 Python中的拐点检测 该存储库是尝试实现下跪算法的尝试，发布。 给定一组x和y值， kneed将返回函数的拐点。 拐点是最大曲率的点。 目录 交互的 贡献 引文 安装 kneed已通过Python kneed和3.8进行了测试。 水蟒 $ conda install -c conda-forge kneed 点子 $ pip install kneed 从GitHub克隆 $ git clone https://github.com/arvkevi/kneed.git $ python setup.py install 用法 这些步骤通过从手稿中复制图2来介绍如何使用kneed 。 输入数据 DataGenerator类仅作为生成样本数据集的实用程序而包括在内。 注意： x和y必须为等长数组。 from kneed import DataGenerator ,

THE SINGULARITY IS NEAR Ray Kurzweil