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<따라 하며 배우는 데이터 과학> (2017) 소스코드

Projects that are alternatives of or similar to Ipds Kr

Melodyextraction jdc
"Joint Detection and Classification of Singing Voice Melody Using Convolutional Recurrent Neural Networks"
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Machine learning bookshelf
机器学习深度学习相关书籍、课件、代码的仓库。 Machine learning is the warehouse of books, courseware and codes.
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Sdc System Integration
Self Driving Car Engineer Nanodegree System Integration Capstone Project
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Computing Density Maps
Fast computing density maps for ShanghaiTech and other datasets
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Vbyo2018
Veri Bilimi Yaz Okulu
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Aidc 2018 Timeseries
Deep learning for time-series data
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Handrecognition
Machine Learning example project using images of hand gestures.
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Juypter Notebooks
neural network explorations ⚡️ i know it's misspelled
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Generativegraph
Implementation For the paper from DeepMind
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Marvin Public Engines
Marvin AI has been accepted into the Apache Foundation and is now available at https://github.com/apache/incubator-marvin
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Deeplearner
AI精研社 超级原创 Learn Python and Deep Learning from scratch. 会用搜狗输入法 + chrome浏览器,就能学的会的 Python + 人工智能·机器学习·深度学习算法 的完整学习解决方案。
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Ssh tensorflow
This is a tensorflow re-implementation of SSH: Single Stage Headless Face Detector.
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Tacotron2
pytorch tacotron2 https://arxiv.org/pdf/1712.05884.pdf
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Motion planning
Robot path planning, mapping and exploration algorithms
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Variantnet
A simple neural network for calling het-/hom-variants from alignments of single molecule reads to a reference
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Learn statistical Learning Method
学习《统计学习方法》并实现其中的大部分算法
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Tensorflow Crash Course
For those who already have some basic idea about deep learning, and preferably are familiar with PyTorch.
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Eegclassificationmcnn
Solution for EEG Classification via Multiscale Convolutional Net coded for NeuroHack at Yandex.
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Deepdream pytorch
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Ce9010 2018
Python notebooks and slides for CE9010: Introduction to Data Science, Semester 2 2017/18
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<따라하며 배우는 데이터 과학> (2017) 소스코드

"Introduction to Practical Data Science (IPDS)" (2017)

책 웹사이트: https://dataninja.me/ipds-kr/

목차:

  1. 데이터 과학이란?
  2. 데이터 분석 환경 구성하기
  3. 데이터 취득과 데이터 가공: SQL과 dplyr
  4. 데이터 시각화 I: ggplot2
  5. 코딩 스타일
  6. 통계의 기본 개념 복습
  7. 데이터 종류에 따른 분석 기법
  8. 빅데이터 분류분석 I: 기본개념과 로지스틱 모형
  9. 빅데이터 분류분석 II: 라쏘와 랜덤 포레스트
  10. 빅데이터 분류분석 III: 암 예측
  11. 빅데이터 분류분석 IV: 스팸 메일 예측
  12. 분석결과 정리와 공유, R 마크다운
  13. 빅데이터 회귀분석 I. 부동산 가격 예측
  14. 빅데이터 회귀분석 II. 와인 품질 예측
  15. 데이터 시각화 II: 단어 구름을 사용한 텍스트 데이터의 시각화
  16. 실리콘 밸리에서 데이터 과학자 되기

사용 전에 깔아야 할 소프트웨어

코드 사용법: R

  • 컴퓨터에 git clone 클론해서 사용하세요.
  • 각 서브디렉토리는 RStudio 프로젝트입니다.
  • 각 서브디렉토리 안에 있는 *.Rproject 파일을 열면 R스튜디오 프로젝트가 열립니다.
  • *.R 파일들을 열어서 책을 따라 실행해 보세요.

코드 사용법: 파이썬

주피터 노트북을 notebooks 폴더에서 시작하면 됩니다. 자세한 내용은 https://dataninja.me/ipds-kr/python-setup 을 참조.

Credits

The gapminder data file notebooks/data/gapminder.tsv is copied from https://github.com/jennybc/gapminder/blob/master/data-raw/07_gap-merged-with-continent.tsv by Jennifer Bryan (NA). gapminder: Data from Gapminder. https://github.com/jennybc/gapminder, http://www.gapminder.org/data/, https://doi.org/10.5281/zenodo.594018.

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