Penguasaan Statistik: Repositori 10 GitHub Teratas untuk Sains Data

Statistik adalah asas kepada sains data dan pembelajaran mesin. Artikel ini meneroka sepuluh repositori GitHub terkemuka yang menyediakan sumber yang sangat baik untuk menguasai konsep statistik.

Jadual Kandungan

• Memanfaatkan GitHub untuk pembelajaran statistik
• Repositori 10 GitHub teratas untuk statistik
  • 1. Sumber Sains Data
  • 2. Unsur Pembelajaran Statistik
  • 3. Fikirkan Bayes
  • 4. Fikirkan statistik
  • 5. Pengenalan kepada Pembelajaran Statistik
  • 6. Kaedah Bayesian untuk penggodam
  • 7. Statistik-maths-with-python
  • 8. Penalaran Probabilistik dan Analisis Statistik dalam Tensorflow
  • 9. Statistik praktikal untuk saintis data
  • 10. Statsmodels: pemodelan statistik dan ekonomi di Python

Memanfaatkan GitHub untuk pembelajaran statistik

Github menawarkan banyak bahan pembelajaran yang memenuhi tahap kemahiran dan gaya pembelajaran yang pelbagai. Begini bagaimana repositori GitHub memudahkan pembelajaran statistik:

• Amalan Hands-On: Banyak repositori menyediakan contoh kod dan projek untuk aplikasi praktikal konsep statistik.
• Sumber -sumber yang dikendalikan: Repositori sering mengendalikan buku, kursus, dan bahan pembelajaran lain untuk kedua -dua pemula dan pelajar lanjutan.
• Pembelajaran Kerjasama: Sumber sumber terbuka Github memupuk kerjasama. Menyumbang atau mengkaji semula projek -projek mendedahkan anda kepada pelbagai perspektif dan teknik.
• Penyelidikan Cutting: Tetap dikemas kini mengenai penyelidikan dan inovasi terkini dalam statistik dengan meneroka repositori yang relevan.

Repositori 10 GitHub teratas untuk statistik

1. Sumber Sains Data

Repositori ini menawarkan koleksi sumber, alat, dan panduan untuk sains data, termasuk statistik, pembelajaran mesin, dan visualisasi. Ini adalah panduan yang komprehensif untuk semua tahap kemahiran, menyediakan pautan kepada tutorial, buku, kursus, dataset, dan perisian.

Ciri -ciri utama:

• Laluan pembelajaran berstruktur: Perjalanan pembelajaran berpandu di pelbagai domain sains data.
• Liputan luas: Meliputi pelbagai topik, dari statistik asas hingga pembelajaran mesin lanjutan.
• Komuniti Didorong: Sumbangan komuniti memastikan repositori tetap semasa.

2. Unsur pembelajaran statistik

Repositori ini melengkapkan buku berpengaruh oleh Hastie, Tibshirani, dan Friedman. Ia meliputi regresi linear, klasifikasi, resampling, pemilihan model, dan pembelajaran tanpa pengawasan.

Termasuk:

• Latihan dan Penyelesaian: Latihan praktikal dengan penyelesaian untuk penilaian diri.
• Contoh Kod: Pelaksanaan kaedah pembelajaran statistik dalam pelbagai bahasa pengaturcaraan.
• Bahan Tambahan: Sumber tambahan untuk meningkatkan pembelajaran.

3. Fikirkan Bayes

Pengenalan kepada statistik Bayesian menggunakan Python, berdasarkan buku Allen B. Downey. Ia menawarkan penjelasan yang jelas dan ringkas mengenai kaedah Bayesian.

Ciri -ciri:

• Contoh Kod Python: menggambarkan analisis Bayesian melalui skrip python praktikal.
• Aplikasi dunia nyata: Menunjukkan bagaimana statistik Bayesian menyelesaikan masalah dunia nyata.
• Penjelasan Komprehensif: Penjelasan terperinci mengiringi setiap contoh.

4. Fikirkan statistik

Satu lagi sumber oleh Allen B. Downey, repositori ini menggunakan python untuk mengajar prinsip statistik, meliputi regresi, anggaran, pengagihan kebarangkalian, dan ujian hipotesis.

Termasuk:

• Kod langkah demi langkah: Program python yang dipandu untuk pembelajaran melalui amalan.
• Dataset dunia nyata: Menyediakan dataset dunia sebenar untuk aplikasi praktikal.
• Latihan dan Projek: Memperkukuhkan pembelajaran melalui projek tangan.

5. Pengenalan kepada Pembelajaran Statistik

Seorang teman python kepada buku oleh James, Witten, Hastie, dan Tibshirani, yang meliputi konsep pembelajaran statistik asas.

Menyediakan:

• Pelaksanaan Python: Contoh kod python untuk setiap bab.
• Buku Nota Terperinci: Notebook Jupyter Interaktif untuk pengalaman pembelajaran secara langsung.
• Bahan Tambahan: Dataset tambahan dan visualisasi.

6. Kaedah Bayesian untuk penggodam

Repositori ini menawarkan pengenalan yang menarik kepada statistik Bayesian dan pengaturcaraan probabilistik menggunakan buku nota Jupyter.

Ciri -ciri utama:

• Pembelajaran Interaktif: Notebook Jupyter membolehkan penerokaan dan eksperimen interaktif.
• Visualisasi: Penjelasan visual memudahkan konsep kompleks.
• Contoh dunia nyata: menggambarkan kaedah Bayesian melalui aplikasi praktikal.

7. Stats-maths-with-python

Repositori ini oleh Tirthajyoti menyediakan buku nota jupyter dan skrip Python yang meliputi statistik, matematik, dan aplikasi mereka. Ia menawarkan asas yang kukuh dalam kedua -dua aspek teori dan praktikal.

Ciri -ciri utama:

• Liputan Komprehensif: Meliputi pelbagai topik dalam statistik dan matematik.
• Pembelajaran tangan: Contoh praktikal dan kod python untuk aplikasi langsung.
• Notebook Interaktif: Notebook Jupyter meningkatkan pemahaman melalui pembelajaran interaktif.

8. Penalaran Probabilistik dan Analisis Statistik dalam Tensorflow

Repositori ini menggunakan kebarangkalian tensorflow, perpustakaan untuk pengaturcaraan probabilistik dalam Tensorflow. Ia membolehkan untuk memasukkan ketidakpastian ke dalam model.

Ciri -ciri utama:

• Model Probabilistik: Menyokong membina model probabilistik yang canggih.
• Integrasi Tensorflow: Leverages keupayaan pengiraan Tensorflow.
• Set pengagihan yang kaya: Menyediakan pelbagai pengagihan kebarangkalian.

9. Statistik Praktikal untuk Saintis Data

Repositori ini melengkapkan buku oleh Peter dan Andrew Bruce, yang memberi tumpuan kepada kaedah statistik yang berkaitan dengan aplikasi sains data.

Aspek utama:

• Fokus Sains Data: Menekankan aplikasi praktikal dalam sains data.
• Pelaksanaan Python: Menyediakan contoh kod Python.
• Kajian kes: menggambarkan teknik statistik melalui kajian kes dunia.

10. Statsmodels: Pemodelan Statistik dan Ekonomi di Python

Repositori StatSmodels menawarkan alat untuk menganggarkan pelbagai model statistik, ujian menjalankan, dan menganalisis data, terutamanya berguna untuk ekonomi.

Ciri -ciri:

• Model yang pelbagai: Menyokong pelbagai model statistik.
• Ujian Statistik: Menyediakan alat untuk pelbagai ujian statistik.
• Fokus Econometrics: Direka khusus untuk analisis ekonomi.

Kesimpulan

Repositori sepuluh GitHub ini menyediakan sumber yang komprehensif untuk menguasai statistik, sesuai untuk semua tahap kemahiran. Terokai sumber -sumber ini untuk meningkatkan pengetahuan statistik dan keupayaan sains data anda.

Atas ialah kandungan terperinci 10 Repositori GitHub Teratas untuk Menguasai Statistik - Analytics Vidhya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!