r-novice-gapminder

R语言入门,可重复科学分析实践教程

这是一个面向非程序员的R语言入门项目，聚焦于可重复科学分析。项目使用Gapminder数据集，教授R语言基础知识、模块化编程和数据分析最佳实践。课程强调科学计算中的任务自动化和封装，旨在为学习者奠定扎实的R语言基础。虽不涉及统计分析，但内容丰富，适合一天或半天的研讨会教学。

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介绍相关项目

srvyr - 简化R语言复杂调查数据分析的dplyr风格工具

GithubR语言dplyrsrvyr开源项目数据分析调查统计

srvyr是一个将dplyr语法引入调查数据分析的R包。它允许使用dplyr风格的函数如summarize、group_by和mutate来计算调查数据的统计量。srvyr提供管道操作和一致的返回类型,支持描述调查结构、添加变量、分组汇总等功能,同时保留survey包的原有功能。这种方式简化了复杂调查数据的分析流程,提高了代码的可读性和效率。

ML-foundations - 机器学习基础学科全面导引

GithubJon KrohnMachine Learning Foundations开源项目微积分概率与统计线性代数

该项目提供全面的数学、统计学和计算机科学基础，帮助用户掌握当代机器学习方法。课程涵盖线性代数、微积分、概率与统计以及算法和数据结构，支持通过Jupyter Notebook、YouTube视频、O'Reilly平台和Udemy课程进行学习。适合机器学习从业者、数据科学家、软件开发者和AI爱好者。

upgini - 免费且低代码的自动化数据丰富工具

GithubUpgini外部数据开源项目数据增强机器学习特征生成

提供免费且低代码的自动化数据丰富工具，帮助机器学习和AI模型从众多公开、社区和高质量外部数据源中轻松查找并添加相关特征。通过大语言模型（LLM）、GraphNN和循环神经网络（RNN）等技术优化数据源，提高模型精度。Upgini简化了特征搜索与丰富过程，支持多种监督学习任务，包括二分类、多分类、回归和时间序列预测，确保外部数据在机器学习流程中的稳定性。

BEPb - 多领域编程技能与开源贡献展示

GitHubGithubPython开源项目数据科学机器学习

这个项目展示了作者在多个技术领域的专长，包括Python编程、机器学习和数据科学。通过GitHub统计数据、代码分析和可视化图表，直观地呈现了作者的技术水平和开源贡献。项目还提供了多种联系渠道，方便进行技术交流。

quanteda - R语言文本分析工具包支持多语言和高性能计算

GithubR包quanteda开源软件开源项目文本分析自然语言处理

quanteda是一个用于文本管理和分析的R语言软件包。它提供智能分词、文本统计和可视化等自然语言处理功能。该软件包支持多语言处理,采用外部指针技术提高性能。4.0版本优化了功能和一致性。quanteda及其扩展包可满足多种文本分析需求,是进行定量文本分析的有力工具。

openai - 使用R包访问OpenAI API，实现多功能集成

APIGithubRopenai包开源项目模型

该项目提供了一个R包，用于访问OpenAI的API，包括模型、文本生成、聊天、编辑、图像、嵌入、音频、文件、微调和审核功能。用户可以通过R函数实现文本生成、图像合成和语音转文字等操作。项目持续更新，并支持最新的GPT-3.5-turbo模型，安装方便，并提供详细的API密钥配置指南，适用于各种应用场景。

Wandb_Tutorial - 机器学习训练数据记录与可视化工具使用指南

Githubwandb开源项目数据管理机器学习模型管理超参数搜索

该教程全面介绍了wandb工具在机器学习训练中的应用。内容包括基础用法、超参数搜索、数据模型管理和本地部署。通过具体实例展示了训练曲线、图像、视频等数据的记录方法，以及如何利用Launchpad进行分布式超参数搜索。教程提供中英双语资源，适合研究人员和开发者优化机器学习工作流程。

machine-learning-roadmap - 机器学习核心概念与工具指南

GithubMachine Learning开源项目机器学习工具机器学习数学机器学习资源机器学习过程

提供涵盖机器学习问题、流程、工具、数学基础和资源的完整路线图，帮助学习者全面掌握机器学习的核心内容。包含从问题定义到解决方案实施的详细步骤，并推荐相关学习资源，适合机器学习初学者和进阶者。

Data-Science-EBooks - 探索数据科学的免费电子书资源宝库

Data ScienceGithubMachine Learning开源项目数据科学电子书资源集合

Data-Science-EBooks是一个开源项目，收集了数据科学、机器学习及相关主题的电子书资源。这个GitHub开源仓库提供免费的电子书资源，涵盖数据分析、统计学、人工智能等热门主题，是数据科学学习和研究的valuable参考库。该项目涵盖从入门到高级的各个层面，为学习者、研究人员和专业人士提供了丰富的知识来源。项目包含最新的数据科学趋势和技术资料，有助于使用者在这个快速发展的领域中获取知识。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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