2 مستودعات
Awesome GitHub RepositoriesDistribution Analysis
Techniques for examining dataset composition, including class balance and feature distributions, to inform preprocessing decisions.
Distinct from Visual Data Exploration: Distinct from Visual Data Exploration: focuses specifically on statistical and structural analysis of data distributions (e.g., class counts, balance) rather than general-purpose interactive plotting.
Explore 2 awesome GitHub repositories matching data & databases · Distribution Analysis. Refine with filters or upvote what's useful.
Awesome Distribution Analysis GitHub Repositories
اعثر على أفضل المستودعات باستخدام الذكاء الاصطناعي.سنبحث عن أفضل المستودعات المطابقة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
- mrdbourke/zero-to-mastery-ml
mrdbourke/zero-to-mastery-ml
5,839عرض على GitHubهذا المشروع عبارة عن منهج تعليمي للتعلم الآلي ومنصة تعليمية يتم تقديمها من خلال دفاتر Jupyter التفاعلية. يعمل كدليل شامل لإتقان مجموعة أدوات علوم البيانات في Python، ويوفر دروساً منظمة للحوسبة العددية، ومعالجة البيانات الجدولية، والتصور الإحصائي. يتضمن المنهج أدلة تنفيذ محددة لـ Scikit-Learn ودورة عملية حول TensorFlow لبناء وتدريب ونشر الشبكات العصبية ونماذج رؤية الحاسب. ويغطي العملية الشاملة لبناء النماذج التنبؤية، من صياغة المشكلة الأولية وتصنيف المهام إلى نشر النماذج عبر واجهات الويب التفاعلية. يغطي المشروع سطح إمكانات واسع بما في ذلك الحوسبة العددية مع المصفوفات متعددة الأبعاد، وتحليل البيانات الاستكشافي، وروتينات معالجة البيانات مسبقاً. ويوفر سير عمل مفصلاً للتعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف، وخطوط أنابيب التعلم الآلي المؤتمتة، وتحسين المعلمات الفائقة، وتقييم النموذج باستخدام مقاييس التصنيف والتحقق المتبادل. يتم تنظيم المحتوى التعليمي كسلسلة من الدفاتر التي تتداخل فيها أكواد Python مع التفسيرات السردية لتوثيق سير عمل علوم البيانات.
Provides techniques for examining dataset composition and class balance to inform preprocessing decisions.
Jupyter Notebookdata-sciencedeep-learningmachine-learning - christophm/interpretable-ml-book
christophM/interpretable-ml-book
5,317عرض على GitHubهذا المشروع عبارة عن مورد تعليمي شامل ودليل تقني يركز على تعلم الآلة القابل للتفسير والذكاء الاصطناعي القابل للشرح. يعمل ككتاب مدرسي ومرجع لتنفيذ التقنيات التي تجعل نماذج تعلم الآلة المعقدة شفافة ومفهومة للبشر. يوفر المورد إرشادات حول بناء نماذج شفافة بطبيعتها، مثل أشجار القرار والنماذج الخطية المتفرقة، وتطبيق طرق الشرح اللاحقة على أنظمة الصندوق الأسود. يفصل المنهجيات المحددة لقياس أهمية الميزة، وتوليد مبررات للتنبؤات الفردية، واستخدام نماذج بديلة لتقريب عمليات صنع القرار المعقدة. يغطي المحتوى مجموعة واسعة من القدرات التحليلية، بما في ذلك تحليل تأثير الميزة العالمية والمحلية، وقابلية تفسير رؤية الكمبيوتر، واستخدام المساهمات القائمة على نظرية الألعاب مثل قيم Shapley. كما يتناول تقييم النموذج من خلال تقييمات القابلية للتفسير، وسير عمل تصحيح الأخطاء لتحديد اختصارات النموذج، وتصميم هياكل الخوارزميات الشفافة. يتم تنفيذ المشروع كمجموعة من دفاتر Jupyter.
Measures the difference between a subset of prototypes and the overall data distribution.
Jupyter Notebook
