#数据科学

该项目提供了数据科学项目完整生命周期的实践指南。涵盖数据收集、清洗、特征工程、模型训练及部署全过程。详细介绍网络爬虫、API、数据库等数据获取方法，并汇总多个开放数据集资源。同时包含数据预处理、特征选择、模型评估等关键环节的最佳实践。对数据科学学习者和从业人员具有重要参考价值，有助于全面把握数据科学项目流程。

本项目汇集了数据科学、机器学习和深度学习领域的重要论文和综述文章。涵盖数据预处理、深度学习技术、推荐系统和计算机视觉等多个主题。资源按重要性分类,并提供链接,方便读者学习和追踪最新进展。项目持续更新,欢迎贡献新的学术资源。

该项目通过10个scikit-learn视频教程和配套Jupyter notebook，系统讲解机器学习基础知识与实践技能。内容涵盖机器学习概念、Python环境配置、数据处理、模型训练评估、交叉验证和参数优化等。总时长4.5小时，并提供更新的免费在线课程，包含测验和证书，是入门scikit-learn的综合学习资源。

ML-CaPsule是一个综合性机器学习资源库，收录了从入门到高级的多个主题。项目包括机器学习基础概念、深度学习、自然语言处理等领域的实践项目。学习者可通过这些资源掌握数据提取、可视化和特征选择等核心技能。此外，项目还涵盖统计学基础和数据科学多个方面的知识，为用户提供全面而实用的学习内容。

Jupyter项目是一个开源的算法学习平台，提供多种算法实现和交互式演示。用户可在线运行和编辑算法，体验便捷的开发环境。该项目欢迎贡献新算法，包括源代码、数学解释和演示。平台支持数据集使用，并设有贡献指南和行为准则，致力于构建协作学习社区。

dtreeviz是一个专注于决策树可视化和模型解释的Python库。它支持多个主流机器学习框架,如scikit-learn、XGBoost等。该库提供树结构、预测路径、叶节点和特征空间等多种可视化功能,帮助用户直观理解决策树模型原理。dtreeviz适用于机器学习实践者和研究人员,可用于模型解释和教学等场景。

BitMagic是一个专注于内存优化的C++库，用于信息检索和数据科学。它通过位切片变换、秩选择压缩和逻辑计算实现高效的位向量和容器压缩。该库支持快速序列化和搜索，适用于内存受限场景和大数据处理。BitMagic提供集合运算、区间操作和三值逻辑等功能，并支持WebAssembly和ARM平台，为开发者提供全面的数据处理解决方案。

KNIME Core是KNIME Analytics Platform的核心组件，提供API定义和框架支持。它包含org.knime.core.*系列模块，为数据分析和机器学习工作流程构建奠定基础。该项目由KNIME Core开发团队维护，支持创建自定义扩展。作为开源项目，KNIME Core在GitHub上提供源代码，便于社区参与和贡献。KNIME还设有技术论坛，供用户交流和讨论。

微软Azure Cloud Advocates团队推出数据科学入门课程,包含20节内容。课程涵盖数据科学伦理、数据准备、可视化和分析等基础知识,采用项目式教学方法。每节课配备测验、说明、解决方案和作业,帮助初学者系统掌握数据科学技能。

targets是一个R语言数据科学工作流管理工具，具有类似Make的功能。它可以智能跳过已更新的任务，利用隐式并行计算提高效率，并将文件处理为R对象。通过targets，用户可以高效、便捷地管理复杂的数据分析流程，提高结果的可重复性和可信度。该工具提供多种功能用于可视化、执行和读取工作流，适用于各类数据科学项目。

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。

t5_paraphraser是一个基于T5预训练模型的文本复述工具，可以智能重构输入的问题或句子，生成多个语义相似但表述不同的版本。项目使用PyTorch和Transformers库实现核心功能，并提供详细的代码示例和输出结果。这对于文本变体生成、问答系统增强或语言模型训练的开发者而言是一个有价值的资源。