文件名称:Stats-404-Statistical-Computing:适用于UCLA应用统计硕士的代码存储库
文件大小:2.37MB
文件格式:ZIP
更新时间:2024-02-25 01:47:46
python sqlalchemy sql neural-network random-forest
UCLA Stats 404-统计计算和编程 总览 UCLA 清单(Python) 网站 该存储库包含每个讲座的代码示例 讲课 第一周:设置机器学习环境:git,虚拟环境,Jupyter Lab,PyCharm 0级讲座和 第2和第3周:Python和熊猫简介 第1类讲座和: Python表达式,控制流,函数,变量类型,按引用传递,列表理解,函数式编程 第2类讲座和:大熊猫和读入数据,子集,EDA,拆分+应用+合并,大熊猫+数据库 第4和5周:回归方法+数值优化+损失函数:线性,逻辑,弹性网,PCA回归,超参数调整,深度学习和自定义损失函数 第3类讲座和 第4类讲座和 第6周:Python和大
【文件预览】:
Stats-404-Statistical-Computing-main
----.gitattributes(51B)
----requirements.txt(188B)
----Class6()
--------Intro-to-AWS-S3.py(4KB)
----Class1()
--------Intro-to-Python.py(18KB)
--------images()
--------debugging_example.py(458B)
--------Intro-to-Python.slides.html(402KB)
--------Intro-to-Python.ipynb(71KB)
----Class2()
--------Intro-to-pandas.ipynb(166KB)
--------images()
--------Intro-to-pandas.py(13KB)
--------Intro-to-pandas.slides.html(437KB)
----Class3()
--------Intro-to-sklearn.slides.html(371KB)
--------Intro-to-sklearn.py(13KB)
--------images()
--------Highly-Collinear-Data.py(3KB)
--------Intro-to-sklearn.ipynb(83KB)
--------Highly-Collinear-Data.slides.html(293KB)
--------Highly-Collinear-Data.ipynb(13KB)
----README.md(2KB)
----Class5()
--------Speeding-up-computations-Python.ipynb(39KB)
--------Intro-to-AWS-S3.slides.html(284KB)
--------Speeding-up-computations-Python.slides.html(347KB)
--------images()
--------Speeding-up-computations-pySpark.py(1KB)
--------Speeding-up-computations-Python.py(17KB)
--------Speeding-up-computations-pySpark.html(501KB)
--------Intro-to-AWS-S3.ipynb(6KB)
--------Speeding-up-computations-pySpark.ipynb(8KB)
--------Intro-to-AWS-S3.py(3KB)
----Class4()
--------Fashion-MNIST.py(15KB)
--------images()
--------network.py(7KB)
--------Fashion-MNIST.slides.html(411KB)
--------Fashion-MNIST.ipynb(117KB)
----Class7()
--------Intro-to-typing.py(3KB)
----.gitignore(237B)
----Class0()
--------example.py(88B)