Ma?trise statistique: Top 10 des référentiels GitHub pour la science des données

Les statistiques sont fondamentales pour la science des données et l'apprentissage automatique. Cet article explore dix référentiels GitHub principaux qui fournissent d'excellentes ressources pour ma?triser les concepts statistiques.

Table des matières

• Tirer parti de GitHub pour l'apprentissage statistique
• Top 10 des référentiels GitHub pour les statistiques
  • 1. Ressources de science des données
  • 2. éléments de l'apprentissage statistique
  • 3. Pensez à Bayes
  • 4. Pensez aux statistiques
  • 5. Introduction à l'apprentissage statistique
  • 6. Méthodes bayésiennes pour les pirates
  • 7. Statistiques-maths-with-python
  • 8. Raisonnement probabiliste et analyse statistique dans Tensorflow
  • 9. Statistiques pratiques pour les scientifiques des données
  • 10. STATSMODELLS: Modélisation statistique et économétrie à Python

Tirer parti de GitHub pour l'apprentissage statistique

Github propose une multitude de matériels d'apprentissage s'adressant à divers niveaux de compétence et aux styles d'apprentissage. Voici comment les référentiels GitHub facilitent l'apprentissage statistique:

• Pratique pratique: de nombreux référentiels fournissent des exemples de code et des projets pour l'application pratique des concepts statistiques.
• Ressources organisées: les référentiels organisent souvent des livres, des cours et d'autres matériels d'apprentissage pour les débutants et les apprenants avancés.
• Apprentissage collaboratif: la nature open source de Github favorise la collaboration. La contribution ou l'examen des projets vous expose à diverses perspectives et techniques.
• Recherche de pointe: Restez à jour sur les dernières recherches et innovations en statistiques en explorant les référentiels pertinents.

Top 10 des référentiels GitHub pour les statistiques

1. Ressources de science des données

Ce référentiel propose une collection organisée de ressources, d'outils et de guides pour la science des données, y compris les statistiques, l'apprentissage automatique et la visualisation. C'est un guide complet pour tous les niveaux de compétence, fournissant des liens vers des tutoriels, des livres, des cours, des ensembles de données et des logiciels.

Caractéristiques clés:

• Chemins d'apprentissage structurés: voyages d'apprentissage guidés dans divers domaines de la science des données.
• Couverture large: couvre un large éventail de sujets, des statistiques de base à l'apprentissage automatique avancé.
• Axé sur la communauté: les contributions communautaires garantissent que le référentiel reste à jour.

2. éléments de l'apprentissage statistique

Ce référentiel complète le livre influent de Hastie, Tibshirani et Friedman. Il couvre la régression linéaire, la classification, le rééchantillonnage, la sélection de modèles et l'apprentissage non supervisé.

Comprend:

• Exercices et solutions: exercices pratiques avec des solutions pour l'auto-évaluation.
• Exemples de code: implémentations des méthodes d'apprentissage statistique dans divers langages de programmation.
• Matériel supplémentaire: ressources supplémentaires pour améliorer l'apprentissage.

3. Pensez à Bayes

Une introduction aux statistiques bayésiennes utilisant Python, basée sur le livre d'Allen B. Downey. Il offre une explication claire et concise des méthodes bayésiennes.

Caractéristiques:

• Exemples de code Python: illustre l'analyse bayésienne à travers des scripts Python pratiques.
• Applications du monde réel: montre comment les statistiques bayésiennes résolvent les problèmes du monde réel.
• Explications complètes: Des explications détaillées accompagnent chaque exemple.

4. Pensez aux statistiques

Une autre ressource par Allen B. Downey, ce référentiel utilise Python pour enseigner les principes statistiques, couvrant la régression, l'estimation, les distributions de probabilité et les tests d'hypothèse.

Comprend:

• Code étape par étape: Programmes Python guidés pour l'apprentissage par la pratique.
• Ensembles de données du monde réel: fournit des ensembles de données du monde réel pour l'application pratique.
• Exercices et projets: renforce l'apprentissage par des projets pratiques.

5. Introduction à l'apprentissage statistique

Un compagnon Python du livre de James, Witten, Hastie et Tibshirani, couvrant les concepts fondamentaux d'apprentissage statistique.

Fournit:

• Implémentations Python: Exemples de code Python pour chaque chapitre.
• Carnets détaillés: cahiers de jupyter interactifs pour une expérience d'apprentissage pratique.
• Matériel supplémentaire: ensembles de données et visualisations supplémentaires.

6. Méthodes bayésiennes pour les pirates

Ce référentiel offre une introduction attrayante aux statistiques bayésiennes et à la programmation probabiliste à l'aide de cahiers Jupyter.

Caractéristiques clés:

• Apprentissage interactif: les cahiers Jupyter permettent une exploration et une expérimentation interactives.
• Visualisations: les explications visuelles simplifient des concepts complexes.
• Exemples du monde réel: illustre les méthodes bayésiennes à travers des applications pratiques.

7. Stats-maths-with-python

Ce référentiel de Tirthajyoti fournit des cahiers de jupyter et des scripts Python couvrant les statistiques, les mathématiques et leurs applications. Il offre une base solide dans les aspects théoriques et pratiques.

Caractéristiques clés:

• Couverture complète: couvre un large éventail de sujets en statistiques et mathématiques.
• Apprentissage pratique: exemples pratiques et code python pour l'application directe.
• Carnets interactifs: les cahiers Jupyter améliorent la compréhension grace à l'apprentissage interactif.

8. Raisonnement probabiliste et analyse statistique dans TensorFlow

Ce référentiel utilise la probabilité TensorFlow, une bibliothèque pour la programmation probabiliste dans TensorFlow. Il permet d'incorporer l'incertitude dans les modèles.

Caractéristiques clés:

• Modèles probabilistes: prend en charge la construction de modèles probabilistes sophistiqués.
• Intégration de TensorFlow: exploite les capacités de calcul de Tensorflow.
• Ensemble riche de distributions: fournit un large éventail de distributions de probabilité.

9. Statistiques pratiques pour les scientifiques des données

Ce référentiel complète le livre de Peter et Andrew Bruce, en se concentrant sur les méthodes statistiques pertinentes pour les applications de science des données.

Aspects clés:

• Focus sur la science des données: met l'accent sur les applications pratiques en science des données.
• Implémentations Python: fournit des exemples de code Python.
• études de cas: illustre les techniques statistiques à travers des études de cas dans le monde réel.

10. STATSMODELS: Modélisation statistique et économétrie à Python

Le référentiel de modèles de stats propose des outils pour estimer divers modèles statistiques, exécuter des tests et analyser les données, particulièrement utile pour l'économétrie.

Caractéristiques:

• Modèles divers: prend en charge un large éventail de modèles statistiques.
• Tests statistiques: fournit des outils pour divers tests statistiques.
• Econometrics Focus: spécialement con?u pour une analyse économétrique.

Conclusion

Ces dix référentiels GitHub fournissent des ressources complètes pour la ma?trise des statistiques, adaptées à tous les niveaux de compétence. Explorez ces ressources pour améliorer vos connaissances statistiques et vos capacités de science des données.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!