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Your new Mentor for Data Science E-Learning.

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DataMiningCase

数据挖掘(实战代码/欢迎讨论/大量注释/机器学习). 你将习得,如:数据的处理、LightGBM、GridSearchCV寻找最优参、StratifiedKFold分层5折切分、画AUC图、输出预测名单等。

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competition-baseline

数据科学竞赛各种baseline代码、思路分享

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WebStockPredict

基于Web的股票预测系统

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matplotlib

matplotlib: plotting with Python

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deeplearning

深度学习相关的模型训练、评估和预测相关代码

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Language:PythonStargazers:0Issues:0Issues:0

funNLP

中英文敏感词、语言检测、中外手机/电话归属地/运营商查询、名字推断性别、手机号抽取、身份证抽取、邮箱抽取、中日文人名库、中文缩写库、拆字词典、词汇情感值、停用词、反动词表、暴恐词表、繁简体转换、英文模拟中文发音、汪峰歌词生成器、职业名称词库、同义词库、反义词库、否定词库、汽车品牌词库、汽车零件词库、连续英文切割、各种中文词向量、公司名字大全、古诗词库、IT词库、财经词库、成语词库、地名词库、历史名人词库、诗词词库、医学词库、饮食词库、法律词库、汽车词库、动物词库、中文聊天语料、中文谣言数据、百度中文问答数据集、句子相似度匹配算法集合、bert资源、文本生成&摘要相关工具、cocoNLP信息抽取工具、国内电话号码正则匹配、清华大学XLORE:中英文跨语言百科知识图谱、清华大学人工智能技术系列报告、自然语言生成、NLU太难了系列、自动对联数据及机器人、用户名黑名单列表、罪名法务名词及分类模型、微信公众号语料、cs224n深度学习自然语言处理课程、中文手写汉字识别、中文自然语言处理 语料/数据集、变量命名神器、分词语料库+代码、任务型对话英文数据集、ASR 语音数据集 + 基于深度学习的中文语音识别系统、笑声检测器、Microsoft多语言数字/单位/如日期时间识别包、中华新华字典数据库及api(包括常用歇后语、成语、词语和汉字)、文档图谱自动生成、SpaCy 中文模型、Common Voice语音识别数据集新版、神经网络关系抽取、基于bert的命名实体识别、关键词(Keyphrase)抽取包pke、基于医疗领域知识图谱的问答系统、基于依存句法与语义角色标注的事件三元组抽取、依存句法分析4万句高质量标注数据、cnocr:用来做中文OCR的Python3包、中文人物关系知识图谱项目、中文nlp竞赛项目及代码汇总、中文字符数据、speech-aligner: 从“人声语音”及其“语言文本”产生音素级别时间对齐标注的工具、AmpliGraph: 知识图谱表示学习(Python)库:知识图谱概念链接预测、Scattertext 文本可视化(python)、语言/知识表示工具:BERT & ERNIE、中文对比英文自然语言处理NLP的区别综述、Synonyms中文近义词工具包、HarvestText领域自适应文本挖掘工具(新词发现-情感分析-实体链接等)、word2word:(Python)方便易用的多语言词-词对集:62种语言/3,564个多语言对、语音识别语料生成工具:从具有音频/字幕的在线视频创建自动语音识别(ASR)语料库、构建医疗实体识别的模型(包含词典和语料标注)、单文档非监督的关键词抽取、Kashgari中使用gpt-2语言模型、开源的金融投资数据提取工具、文本自动摘要库TextTeaser: 仅支持英文、人民日报语料处理工具集、一些关于自然语言的基本模型、基于14W歌曲知识库的问答尝试--功能包括歌词接龙and已知歌词找歌曲以及歌曲歌手歌词三角关系的问答、基于Siamese bilstm模型的相似句子判定模型并提供训练数据集和测试数据集、用Transformer编解码模型实现的根据Hacker News文章标题自动生成评论、用BERT进行序列标记和文本分类的模板代码、LitBank:NLP数据集——支持自然语言处理和计算人文学科任务的100部带标记英文小说语料、百度开源的基准信息抽取系统、虚假新闻数据集、Facebook: LAMA语言模型分析,提供Transformer-XL/BERT/ELMo/GPT预训练语言模型的统一访问接口、CommonsenseQA:面向常识的英文QA挑战、中文知识图谱资料、数据及工具、各大公司内部里大牛分享的技术文档 PDF 或者 PPT、自然语言生成SQL语句(英文)、中文NLP数据增强(EDA)工具、英文NLP数据增强工具 、基于医药知识图谱的智能问答系统、京东商品知识图谱、基于mongodb存储的军事领域知识图谱问答项目、基于远监督的中文关系抽取、语音情感分析、中文ULMFiT-情感分析-文本分类-语料及模型、一个拍照做题程序、世界各国大规模人名库、一个利用有趣中文语料库 qingyun 训练出来的中文聊天机器人、中文聊天机器人seqGAN、省市区镇行政区划数据带拼音标注、教育行业新闻语料库包含自动文摘功能、开放了对话机器人-知识图谱-语义理解-自然语言处理工具及数据、中文知识图谱:基于百度百科中文页面-抽取三元组信息-构建中文知识图谱、masr: 中文语音识别-提供预训练模型-高识别率、Python音频数据增广库、中文全词覆盖BERT及两份阅读理解数据、ConvLab:开源多域端到端对话系统平台、中文自然语言处理数据集、基于最新版本rasa搭建的对话系统、基于TensorFlow和BERT的管道式实体及关系抽取、一个小型的证券知识图谱/知识库、复盘所有NLP比赛的TOP方案、OpenCLaP:多领域开源中文预训练语言模型仓库、中文自然语言处理向量合集、基于金融-司法领域(兼有闲聊性质)的聊天机器人、g2pC:基于上下文的汉语读音自动标记模块、Zincbase 知识图谱构建工具包、诗歌质量评价/细粒度情感诗歌语料库。

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pandas-cookbook

Recipes for using Python's pandas library

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Pcap-Analyzer

Python编写的可视化的离线数据包分析器

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PythonDataScienceHandbook

Python Data Science Handbook: full text in Jupyter Notebooks

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ifly-algorithm_challenge

讯飞移动广告反欺诈算法竞赛

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WeiboSpider_SentimentAnalysis

借助Python抓取微博数据,并对抓取的数据进行情绪分析

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python-2

python学习笔记,包过基础,爬虫,简单的画图词云数据分析,数字图像实验等等

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MachineLearning-1

Basic Machine Learning and Deep Learning

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FBP

FBP项目全称FootBallPrediction,历经9个月完成的足球比赛预测项目。项目结合大数据+机器学习,不断摸索开发了一个程序。程序根据各大博彩公司赔率多维度预测足球比赛结果(包含胜和不胜)。机器学习用的是自己建立的“三木板模型”算法,已在国家期刊发表论文并被万方数据库收录,详见_ML_文件。目前准确率可达80%。该项目在自己创建的微信群里已经吸引了很多人,附件为群讨论截图,并且每天均有部分人根据预测结果参考投注竞彩,参考的人都获得了相应的收益。 现在想通过认识更多的有识之士,一起探索如何将项目做大做强,找到合伙人,实现共赢。希望感兴趣的同仁联系本人,微信号acredjb。公众号AI金胆(或AI-FBP),每天都有程序预测的足球比赛。程序优势请看Advantages和README文件。程序3.0版本:(第三轮目前13中12) 8月10日:13让负(正确) 8月11日:27让负(正确) 8月12日:11让负(正确) 8月13日:6胜(不正确) 8月14日:25让负(正确) 8月15日:无预测 8月16日:1胜(正确) 8月17日:6让负(正确) 8月18日:16胜(正确) 8月19日:34让负(正确) ... 1.0版本(第一轮为11中9) 2.0版本(第二轮13中11).

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Tencent2019_Preliminary_Rank1st

The code for 2019 Tencent College Algorithm Contest, and the online result ranks 1st in the preliminary.

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machine_learning_basics

Plain python implementations of basic machine learning algorithms

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scorecardpy

Scorecard Development in python, 评分卡

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Python-1

All Algorithms implemented in Python

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NumPy官方中文文档(完整版)

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Python-100-Days

Python - 100天从新手到大师

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Scorecard Development in R, 评分卡

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Scorecard-Bundle

An high-level Scorecard modeling API | 评分卡建模尽在于此

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python_script-manual

《Python工具代码速查手册》是我们的python培训教材,主要面向数据分析方向。其中包含了python的常用总结性操作,使用jupyter notebook,利用markdown和script结果对常用操作进行总结,包括了使用方式和脚本。之所以使用notebook形式是可以方便大家编辑,方便大家形成自己的总结笔记。当然各位有更好的操作建议也欢迎向我们团队分享~

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pandas

Flexible and powerful data analysis / manipulation library for Python, providing labeled data structures similar to R data.frame objects, statistical functions, and much more

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python-module

python module note

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PythonBasic

平时工作中常用的Python零碎知识总结,爬虫学习总结与练习,Python数据分析学习总结

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风险控制笔记,适用于互联网企业

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