GitHubじゃ!Pythonじゃ!

GitHubからPython関係の優良リポジトリを探したかったのじゃー、でも英語は出来ないから日本語で読むのじゃー、英語社会世知辛いのじゃー

joelgrus

data-science-from-scratch – スクラッチブックからのデータ科学のためのコード

投稿日:

スクラッチブックからのデータ科学のためのコード

ゼロからのデータサイエンス

私の本「 ScratchからのData Science 」のコードと例はすべてここにあります。 codeディレクトリにはPython 2.7のバージョンが含まれ、 code-python3方向にはPython 3に相当するものが含まれています。 (3.5でテストしましたが、3.xでも動作します)

2018年7月:私は現在第2版に取り組んでいます。 これはPython 3.6に基づいており、より洗練されたコードを持ち、ディープラーニング、NLPなどの拡張された範囲を含んでいます。 乞うご期待。

たとえば、それぞれを/ codeディレクトリにcdした後に、モジュールとしてインポートできます。

from linear_algebra import distance, vector_mean
v = [1, 2, 3]
w = [4, 5, 6]
print distance(v, w)
print vector_mean([v, w])

または、コマンドラインから実行して、それが何をしているのかをデモすることができます(そして本の例を実行することもできます):

python recommender_systems.py

さらに、私は本からすべてのリンクを集めました。

そして、一般的な需要によって、本で定義されている関数の索引を章番号とページ番号で作成しました。 データはスプレッドシートに入っているか、私はおもちゃ(実験的) 検索可能なwebappを作った。

目次

  1. 前書き
  2. Pythonのクラッシュコース
  3. データの視覚化
  4. 線形代数
  5. 統計
  6. 確率
  7. 仮説と推論
  8. 勾配降下
  9. データの取得
  10. データの操作
  11. 機械学習
  12. k-Nearest Neighbors
  13. ナイーブベイズ
  14. 単純な線形回帰
  15. 重回帰
  16. ロジスティック回帰
  17. 決定木
  18. ニューラルネットワーク
  19. クラスタリング
  20. 自然言語処理
  21. ネットワーク分析
  22. 推薦システム
  23. データベースとSQL
  24. MapReduce
  25. Forthとデータの科学を行う







-joelgrus

執筆者: