R for Data Science

加州火区分析：《洛杉矶时报》对火灾危险区内的加利福尼亚建筑物的分析

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Python备忘单 这个代表越来越多的Python速查表清单。 发现错别字或有建议吗？ 分叉，做出贡献并根据您的口味进行调整！ 目前包括： 安装 如果要单独安装软件包，请进入相应的.md文件以获取有关如何安装的说明。 从项目根目录： 通过点： $ pip install -r requirements.txt 通过Anaconda： $ conda install --yes --file requirements.txt 这会将所有软件包安装到您的环境中。 未来的补充： 基本的Python语法 （大概）熊猫 PyBind

精致的Python常用库的Cheat Sheet，共7个，含numpy, scipy, pandas, matplotlib等等

从Indeed刮取工作 该代码的目的 我为旧金山大学管理学院的一个项目编写了此代码。 该代码的目的是能够获取一个数据集，该数据集捕获来自Indeed的不同职位，可以对其进行分析以了解职位市场需求，职位，技能，行业和位置。 代码结构 导入所需的软件包。 加载作为代码输入的CSV文件，这些文件包含作业搜索和您在每个作业中寻找的关键字。 第1阶段-搜寻工作链接：此代码将创建所有工作搜索的数据集，并提供每个工作的链接。 第2阶段-删除职位的正文：此代码将在创建的数据集中提取每个职位的正文。 第3阶段-文本挖掘职位的正文：此代码将查找所需的关键字以及每项工作所需的最少年限。 阶段4-为工作分类：此代码将工作分为以下几类：工作名称，业务职能/部门和城市。 如何处理搜索和关键字CSV文件 这些文件充当代码的输入，从而使您可以根据需要更轻松地进行编辑。 在运行python代码之前，您应根据需要

NIPYPE：Python中的神经成像：管道和接口 当前的神经影像软件为用户提供了使用多种不同算法分析数据的难得的机会。 但是，这导致了专用应用程序的异构集合，而没有透明的互操作性或统一的操作界面。 Nipype是NiPy旗下由社区开发的开放源代码计划，它是一个Python项目，可为现有的神经成像软件提供统一的界面，并促进单个工作流程中这些软件包之间的交互。 Nipype提供的环境鼓励交互式探索来自不同软件包（例如SPM，FSL，FreeSurfer，AFNI，Slicer，ANTS）的算法，简化了软件包内部和软件包之间的工作流程设计，并减少了使用不同软件包所需的学习曲线。 Nipype正在使用高级语言为神经影像软件开发创建一个协作平台，并解决现有管道系统的局限性。 Nipype允许您执行以下操作： 轻松与来自不同软件包的工具进行交互 结合来自不同软件包的处理步骤 重用旧步骤中的常

(52条消息) R语言生存分析COX回归分析实战：以乳腺癌数据为例_Data+Science+Insight的博客-CSDN博客_利用r对癌症数据进行生存分析.mhtml

DoubleML-Python中的双机学习 Python软件包DoubleML提供了的双重/无偏机器学习框架的 。 它建立在（Pedregosa等，2011）。 请注意，Python软件包是与基于的R twin一起开发的。 R包也可以在和 。 文档和维护 文档和网站： : DoubleML当前由和维护。 可以将错误报告给问题跟踪器，为 。 主要特点 双重/无偏机器学习 部分线性回归模型（PLR） 部分线性IV回归模型（PLIV） 互动回归模型（IRM） 交互式IV回归模型（IIVM） DoubleML的面向对象的实现非常灵活。 模型类DoubleMLPLR ， Doub

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