statistics

RAFT chứa các thuật toán cơ bản được sử dụng rộng rãi và các nguyên hàm cho học máy và truy xuất thông tin. Các thuật toán này được tăng tốc bằng CUDA và tạo thành các khối xây dựng để dễ dàng viết các ứng dụng hiệu suất cao hơn.

Dựa trên kinh nghiệm của bản thân, tôi tin rằng lộ trình này cung cấp câu trả lời rõ ràng cho tất cả các câu hỏi chính về việc trở thành một nhà phân tích dữ liệu từ con số không, bao gồm các công nghệ và ngôn ngữ lập trình cần học, các kỹ năng mềm thiết yếu và cách bắt đầu sự nghiệp chuyên nghiệp trong lĩnh vực này.

Plugin Phân tích Người chơi cho các nền tảng Máy chủ Minecraft - Xem hoạt động của người chơi trên máy chủ của bạn một cách dễ dàng.

Tài liệu giảng dạy của TS. Waleed A. Yousef

Thống kê ngôn ngữ Github

Tất cả bảng cheat sheet của Stanford: Trí tuệ nhân tạo, Transformers, LLMs, Deep Learning, Machine Learning, Xác suất, Thống kê, Đại số và Giải tích.

JASP hướng tới việc trở thành một gói thống kê hoàn chỉnh cho cả phương pháp thống kê Bayesian và Frequentist, dễ sử dụng và quen thuộc với người dùng SPSS.

Bộ công cụ MATLAB dùng để phân tích MEG, EEG và iEEG

:art: Bộ công cụ trực quan hóa để tạo các biểu đồ đẹp mắt, sẵn sàng cho xuất bản khoa học

📚 Giới thiệu về Thống kê Hiện đại - Sách giáo khoa mã nguồn mở cấp đại học với phương pháp tiếp cận hiện đại, làm nổi bật các mối quan hệ đa biến và suy luận dựa trên mô phỏng.

Khả năng quan sát API. Theo dõi lệnh gọi API và giám sát hiệu suất, tình trạng và thống kê sử dụng API trong các microservices Node.js.

🌞 Thư viện JavaScript có khả năng tùy biến cao để tạo bản đồ nhiệt tương tác. Nó chuyển đổi dữ liệu thành các lớp nhiệt mượt mà và trực quan, giúp dễ dàng nhận diện các mô hình và cường độ trong nháy mắt.

Các thuật toán một lượt (single-pass) cho thống kê.

Thêm chú thích ý nghĩa thống kê vào các biểu đồ seaborn. Phát triển tiếp từ statannot, với các bản sửa lỗi, tính năng mới và API khác biệt

🌀 Thực sự có gì trong gói dữ liệu Discord của bạn?

cuVS - thư viện tìm kiếm vector và phân cụm trên GPU

Kho lưu trữ mã nguồn cho các dự án và hướng dẫn bằng R và Python, bao gồm nhiều chủ đề về trực quan hóa dữ liệu, phân tích thể thao thống kê và ứng dụng chung của lý thuyết xác suất.

Gramm là bộ công cụ trực quan hóa dữ liệu hoàn chỉnh cho Matlab. Nó cung cấp giao diện cấp cao, dễ sử dụng để tạo các biểu đồ chất lượng xuất bản từ dữ liệu phức tạp với nhiều hình thức trực quan hóa thống kê. Gramm được lấy cảm hứng từ thư viện ggplot2 của R.

R Weekly

Tổng hợp và thống kê các dự án và đội ngũ mã nguồn mở của các công ty công nghệ lớn.

Dự án này kết hợp thống kê và lý thuyết tài chính để minh họa một chiến lược giao dịch phổ biến trên thị trường chứng khoán: Pairs Trading.

Các mẹo lập trình R cho việc làm sạch dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu, mô hình hóa thống kê và học máy.

scikit-mobility: phân tích tính di động trong Python

Streamystats là dịch vụ thống kê cho Jellyfin, cung cấp phân tích và trực quan hóa dữ liệu.

DoubleML - Học máy kép (Double Machine Learning) trong Python

Dữ liệu lưu lượng truy cập web của chính phủ liên bang Hoa Kỳ.

Học Julia theo cách khó!

Học máy cho dữ liệu đa biến thông qua hình học Riemannian của các ma trận xác định dương trong Python.

jamovi - phần mềm mã nguồn mở giúp thu hẹp khoảng cách giữa nhà nghiên cứu và chuyên gia thống kê.