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Das Erlernen von Statistiken ist ein zentraler Bestandteil Ihres Weges zum Datenwissenschaftler, Datenanalysten oder sogar KI-Ingenieur. Die Mehrheit der in der modernen Technologie verwendeten maschinellen Lernmodelle sind statistische Modelle. Wenn Sie additionally über fundierte statistische Kenntnisse verfügen, fällt es Ihnen leichter, fortgeschrittene KI-Technologien zu erlernen und zu entwickeln.
In diesem Weblog erkunden wir 10 GitHub-Repositories, die Ihnen dabei helfen, Statistik zu meistern. Diese Repositories enthalten Codebeispiele, Bücher, Python-Bibliotheken, Anleitungen, Dokumentationen und visuelle Lernmaterialien.
1. Praktische Statistik für Datenwissenschaftler
Repository: gedeck/praktische-statistik-fur-datenwissenschaftler
Dieses Repository bietet praktische Beispiele und Codeausschnitte aus dem Buch „Sensible Statistics for Knowledge Scientists“, die grundlegende statistische Techniken und Konzepte behandeln. Es ist ein großartiger Ausgangspunkt für Datenwissenschaftler, die statistische Methoden in realen Szenarien anwenden möchten.
Das Code-Repository des Buches enthält richtige R- und Python-Codebeispiele. Wenn Sie an den Jupyter Pocket book-Codierungsstil gewöhnt sind, bietet es auch ähnliche Beispiele in einem Jupyter Pocket book für Python und R.
2. Probabilistische Programmierung und Bayessche Methoden für Hacker
Repository: CamDavidsonPilon/Probabilistische Programmierung und Bayessche Methoden für Hacker
Dieses Repository bietet eine interaktive, praktische Einführung in Bayessche Methoden mit Python. Der Inhalt wird als Jupyter-Notebooks mit nbviewer präsentiert, sodass Theorie und Python-Code zu Bayesschen Modellen und probabilistischer Programmierung leicht nachvollziehbar sind.
Das interaktive Buch umfasst eine Einführung in Bayessche Methoden, erste Schritte mit der PyMC-Bibliothek von Python, Markov Chain Monte Carlo, das Gesetz der großen Zahlen, Verlustfunktionen und mehr.
3. Statsmodels: Statistische Modellierung und Ökonometrie in Python
Repository: Statistikmodelle/Statistikmodelle
Statsmodels ist eine leistungsstarke Bibliothek für statistische Modellierung und Ökonometrie in Python. Dieses Repository enthält umfassende Dokumentationen und Beispiele zur Durchführung verschiedener statistischer Assessments, linearer Modelle, Zeitreihenanalysen und mehr. Wir können diese Beispiele aus der Dokumentation verwenden, um zu lernen, wie man alle Arten statistischer Analysen durchführt, darunter Zeitreihenanalysen, Überlebensanalysen, multivariate Analysen, lineare Regressionen und mehr.
4. TensorFlow-Wahrscheinlichkeit
Repository: Tensorflow/Wahrscheinlichkeit
TensorFlow Likelihood ist eine Bibliothek für probabilistisches Denken und statistische Analysen in TensorFlow. Sie erweitert die Kernbibliothek von TensorFlow um Instruments zum Erstellen und Trainieren probabilistischer Modelle und ist damit eine hervorragende Ressource für alle, die Deep Studying mit statistischer Modellierung kombinieren möchten.
Die Dokumentation enthält Beispiele für lineare Modelle mit gemischten Effekten, hierarchische lineare Modelle, probabilistische Hauptkomponentenanalysen, bayesianische neuronale Netzwerke und mehr.
5. Das Wahrscheinlichkeits- und Statistik-Kochbuch
Repository: mavam/stat-Kochbuch
Dieses Repository ist eine Sammlung von Rezepten zur Lösung gängiger statistischer Probleme und dient als hilfreiche Referenz zum Finden schneller Lösungen und Beispiele für verschiedene statistische Aufgaben. Es bietet eine präzise Anleitung zu Wahrscheinlichkeit und Statistik, einschließlich Konzepten wie kontinuierlicher Verteilung, Wahrscheinlichkeitstheorie, Zufallsvariablen, Erwartungswert, Varianz und Ungleichungen. Sie können entweder den Befehl make verwenden, um lokal auf das Kochbuch zuzugreifen, oder die PDF-Datei herunterladen. Das Repository enthält auch LaTeX-Dateien für die verschiedenen statistischen Konzepte.
6. Theorie sehen
Repository: Seeingtheory/Sehen-Theorie
Seeing Principle ist eine visuelle Einführung in Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik. Dieses Repository enthält interaktive Visualisierungen und Erklärungen, die komplexe statistische Konzepte zugänglicher und leichter verständlich machen, insbesondere für visuelle Lerner.
Es ist ein äußerst interaktives Buch für Anfänger und behandelt verschiedene Themen wie grundlegende Wahrscheinlichkeitsrechnung, zusammengesetzte Wahrscheinlichkeit, Wahrscheinlichkeitsverteilungen, frequentistische Inferenz, bayesianische Inferenz und Regressionsanalyse.
7. Statistikmathematik mit Python
Repository: tirthajyoti/Statistik-Mathematik-mit-Python
Dieses Repository enthält Skripte und Jupyter-Notebooks zu den Themen allgemeine Statistik, mathematische Programmierung und wissenschaftliches Rechnen mit Python. Es ist eine wertvolle Ressource für alle, die ihre statistischen und mathematischen Programmierkenntnisse verbessern möchten.
Es enthält Beispiele zum Bayes-Satz, zur Brownschen Bewegung, zu Hypothesentests, zur linearen Regression und mehr.
8. Python für Wahrscheinlichkeit, Statistik und maschinelles Lernen
Repository: unpingco/Python für Wahrscheinlichkeitsstatistik und maschinelles Lernen
Dieses Repository enthält Codebeispiele und Jupyter-Notebooks aus dem Buch „Python for Likelihood, Statistics, and Machine Studying“, die ein breites Themenspektrum abdecken, von grundlegender Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik bis hin zu fortgeschrittenen Techniken des maschinellen Lernens.
Im Ordner „Chapters“ befinden sich drei Unterordner mit Jupyter-Notebooks zu Statistik, Wahrscheinlichkeit und maschinellem Lernen. Jedes Pocket book enthält Code, Ausgabe und eine Beschreibung, in der die Methodik, der Code und die Ergebnisse erläutert werden.
9. VIP-Spickzettel für Wahrscheinlichkeit und Statistik
Repository: shervinea/stanford-cme-106-wahrscheinlichkeit-und-statistik
Dieses Repository enthält VIP-Spickzettel für Stanfords Kurs „Wahrscheinlichkeit und Statistik für Ingenieure“. Die Spickzettel bieten kurze Zusammenfassungen der wichtigsten Konzepte und Formeln und sind somit ein praktisches Nachschlagewerk für Studenten und Fachleute.
Es handelt sich um ein beliebtes Spickzettel, der Themen wie bedingte Wahrscheinlichkeit, Zufallsvariablen, Parameterschätzung, Hypothesentests und mehr abdeckt.
10. Grundlegende Mathematik für maschinelles Lernen
Repository: hrnbot/Grundlegende Mathematik für maschinelles Lernen
Das Verständnis der mathematischen Grundlagen ist entscheidend für die Beherrschung von maschinellem Lernen und Statistik. Dieses Repository soll Ihnen helfen, die Mathematik zu entmystifizieren und Ihnen dabei zu helfen, die Grundlagen von Algebra, Infinitesimalrechnung, Statistik, Wahrscheinlichkeit, Vektoren und Matrizen anhand von Python Jupyter Notebooks zu erlernen.
Abschließende Gedanken
Auf GitHub geteilte Lernressourcen werden von Experten und der Open-Supply-Group erstellt, mit dem Ziel, ihr Wissen zu teilen, um Anfängern in den Bereichen Datenwissenschaft und Statistik einen einfacheren Weg zu ebnen. Sie lernen Statistik, indem Sie Theorie lesen, Codebeispiele lösen, mathematische Konzepte verstehen, Projekte erstellen, verschiedene Analysen durchführen und beliebte Statistiktools erkunden. All dies wird im oben genannten GitHub-Repository behandelt. Diese Ressourcen sind kostenlos und jeder kann dazu beitragen, sie zu verbessern. Lernen Sie additionally weiter und bauen Sie weiterhin erstaunliche Dinge.
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) ist ein zertifizierter Datenwissenschaftler, der gerne Modelle für maschinelles Lernen erstellt. Derzeit konzentriert er sich auf die Erstellung von Inhalten und das Schreiben technischer Blogs zu Technologien für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft. Abid hat einen Grasp-Abschluss in Technologiemanagement und einen Bachelor-Abschluss in Telekommunikationstechnik. Seine Imaginative and prescient ist es, mithilfe eines Graph-Neural-Networks ein KI-Produkt für Studenten zu entwickeln, die mit psychischen Erkrankungen zu kämpfen haben.