1 repository
Awesome GitHub RepositoriesImperative Data Transformations
Manual step-by-step mutations of datasets to achieve specific target formats.
Distinct from Step Data Mappers: Distinct from DOM mutations or execution engines; focuses on manual data reshaping for textbook output.
Explore 1 awesome GitHub repository matching data & databases · Imperative Data Transformations. Refine with filters or upvote what's useful.
Awesome Imperative Data Transformations GitHub Repositories
Găsește cele mai bune repo-uri cu AI.Vom căuta cele mai potrivite repository-uri folosind AI.
- jwarmenhoven/islr-python
JWarmenhoven/ISLR-python
4,398Vezi pe GitHubAcest proiect este o resursă educațională de machine learning constând în implementări Python ale modelelor de învățare statistică și exemple de analiză a datelor dintr-un manual de bază. Servește ca bibliotecă de modelare statistică ce oferă codul necesar pentru a implementa regresia liniară, clasificarea și tehnici de învățare nesupervizată pentru analiza academică a datelor. Repository-ul este structurat ca o implementare bazată pe referințe, cu un layout de directoare care oglindește ierarhia capitolelor și secțiunilor publicației academice asociate. Include un set de scripturi și notebook-uri concepute pentru a genera grafice și figuri academice pentru a vizualiza rezultatele statistice. Codebase-ul acoperă o gamă largă de domenii de învățare statistică, inclusiv practica învățării supervizate pentru modelarea predictivă și învățarea nesupervizată pentru descoperirea tiparelor în date. Aceste implementări sunt folosite pentru a recrea figurile statistice specifice, tabelele de rezumat și rezultatele modelelor găsite în textul de referință.
Provides manual step-by-step data mutations to match expected textbook output formats.
Jupyter Notebook
