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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.
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Awesome Imperative Data Transformations GitHub Repositories
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- jwarmenhoven/islr-python
JWarmenhoven/ISLR-python
4,398在 GitHub 上查看这是一个机器学习教育资源，包含核心教科书中统计学习模型和数据分析示例的 Python 实现。它作为一个统计建模库，提供了实现线性回归、分类和无监督学习技术进行学术数据分析所需的代码。 该仓库被构建为参考驱动的实现，其目录布局镜像了相关学术出版物的章节和部分层级。它包括一组旨在生成学术图表和图形以可视化统计结果的脚本和 Notebook。 代码库涵盖了广泛的统计学习领域，包括用于预测建模的监督学习实践和用于发现数据模式的无监督学习。这些实现用于重现参考文本中发现的特定统计图表、汇总表和模型结果。
Provides manual step-by-step data mutations to match expected textbook output formats.
Jupyter Notebook
