statistics

통계 및 계량경제학적 방법을 활용한 확률적 계층 예측

세련된 디자인과 다양한 기능을 갖춘 Android용 궁극의 계산기입니다.

Glass - ISC DHCP 서버 인터페이스

고성능과 직관적인 문법을 제공하는 Rust 수치 계산 라이브러리

간단한 확률적 프로그래밍 언어

R을 이용한 고급 고속 데이터 변환

Python에서 R을 사용하기 위한 인터페이스

풀스택 머신러닝(ML) 로드맵은 데이터 수집 및 전처리, 모델 개발, 배포, 유지보수를 포함한 머신러닝의 모든 측면에서 능숙해지는 데 필요한 기술과 기술 스택을 학습하는 과정을 다룹니다.

ML-capsule은 멘토나 가이드 없이 머신러닝을 학습하고자 하는 초보자 및 숙련된 데이터 과학 애호가를 위한 프로젝트입니다. 다양한 실무 프로젝트를 통해 ML, DL 및 관련 기술을 학습하고 인터뷰를 준비할 수 있습니다.

Python을 사용하여 과거 기상 및 기후 데이터에 액세스하고 분석

GSTools - 지질 통계학 툴박스: 랜덤 필드, 베리오그램 추정, 공분산 모델, 크리깅 등 제공

Python을 이용한 커널 밀도 추정(KDE)

sjPlot - 사회과학 통계를 위한 데이터 시각화 도구

CLI에서 제공하는 깔끔한 CSS 분석 도구

PyTensor은 다차원 배열을 포함하는 수학적 표현을 정의, 최적화 및 효율적으로 평가할 수 있게 해줍니다.

Julia용 일반화 선형 모델(GLM)

설문조사 데이터 무료 분석

ML 📉, 통계 📊, AI 🤖와 관련된 슬라이드, 페이퍼 노트, 수업 노트, 블로그 포스트 및 연구 자료입니다.

데이터 과학을 위한 확률 및 통계: 무료 PDF, 23개의 실제 데이터셋을 활용한 103개의 Python 노트북, 슬라이드가 포함된 118개의 영상, 200개의 연습 문제 풀이를 포함하는 데이터 과학 확률 및 통계 입문서.

Julia를 위한 기초 통계 라이브러리

Julia로 완전히 작성된 지리 공간 데이터 과학 및 지리 통계 모델링을 위한 확장 가능한 프레임워크입니다.

PostgreSQL을 위한 쿼리 성능 모니터링 도구

공간 데이터 분석 및 지질 통계를 위한 GeostatsPy 파이썬 패키지. GSLIB(1992)의 포트란 코드를 파이썬으로 재구현한 것으로, 다양한 추가 메서드를 포함함.

데이터 과학 필수 역량 학습을 위한 큐레이션 리소스 목록

ProphitBet은 머신러닝 기반 축구 승부 예측 애플리케이션입니다. 팀의 컨디션을 분석하고 경기 통계를 계산하며, 신경망, 랜덤 포레스트, 앙상블 모델 등 고급 머신러닝 기법을 사용하여 경기 결과를 예측합니다.

Python으로 작성된 무료 스포츠 API

DNS 로그를 수집하고 이상 징후를 탐지하여 네트워크 상태를 파악. DNS 서버와 데이터 스택 사이의 누락된 연결 고리

무료 ML 학습 리소스 모음집

시간 의존적 모델링에 중점을 둔 통계 학습 모듈

응용 통계를 위한 온라인 R 학습