資料科學


fast.ai fastai 是由連續兩年在 Kaggle 競賽得到第一的大神,所建立的 深度學習程式庫,目的在使深度學習更容易學習和使用。 學習資源 版主 Howard 兄精心整理了資料科學相關的學習資源。 線性代數 線性代數在現代科學、工程和技術領域中扮演著關鍵的角色。 時間序列分析 時間序列分析是一種統計分析方法,用於探索和預測隨時間變化的數據。時間序列數據是按時間順序記錄的數據,包括許多領域的數據,如股票價格、氣象數據、銷售數據等。 TensorFlow 貝氏統計 貝氏統計可以處理不確定性,利用先驗知識和觀測數據來進行推斷和預測,應用於資料科學各種領域中。 強化學習 強化學習是一種機器學習方法,用於訓練「代理人」(agent)透過與環境互動來學習最優的行為策略。在強化學習中,agent 通過觀察環境的狀態和獲得的獎勵信號來進行學習和決策,目的是最大化長期獎勵。 量化金融 量化金融是一種利用數學、統計學和計算機科學等技術,來進行金融市場分析、風險管理和投資決策的方法。 PyTorch PyTorch 是一個開源的深度學習框架,在資料科學、機器學習和深度學習領域中廣泛應用。 Jax Jax 是 Google 開發的資料科學函式庫,以自動微分功能而聞名,專為機器學習和資料科學計算所設計。
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