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matlab集成c代码-LUCID_data_workshop:LUCID数据科学研讨会资料库-2019
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Matlab集成的c代码LUCID数据存储库-Worshop 2019年夏季 第1部分:使用R介绍数据科学 本课程将向您介绍使用免费提供且广泛使用的软件包R在“集成开发环境”或IDE中处理数据的过程。我们将简要讨论“数据科学”一词的含义,为什么数据科学变得越来越重要心理学和神经科学方面的知识,以及它与传统统计分析的不同之处。 然后,我们将根据研讨会中生成的数据构建一个交互式图形来显示IDE的工作原理,从而了解IDE的工作原理。 研讨会的准备:(在周二到达之前,请务必做!)–按照以下说明在笔记本电脑上安装R,R Studio和Swirl: –按照网站上的说明启动Swirl,并按照提示安装第一个课程模块–完成第一个课程模块的学习 完成时间:45-60分钟。 随时与合作伙伴或团队合作! 第二部分:数据科学工具简介 在本次会议中,我们将设置几个数据科学工具和环境:ATOM文本编辑器,Jupyter,IRKernel(在Jupyter上运行R),Git(Mac / Linux)或GitBash(Windows),GitHub帐户,GitHub存储库,文件夹系统和MATLAB。 然后,我们将介绍如
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LUCID_data_workshop-master.zip (46个子文件)
LUCID_data_workshop-master
session_7
LUCID_PREP_NNTalk_BS2.ipynb 13KB
LUCID_PREP_NNTalk_BS1.ipynb 13KB
LUCID_PREP_NeuralNetworksTalk.pdf 4.95MB
session_3
linearRegression_swirl.R 66B
FWData
DSC-1_Computer.txt 17KB
QOW-1_Computer.txt 14KB
kap-2_Computer.txt 5KB
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UOS-2_Computer.txt 6KB
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kap-1_Computer.txt 3KB
RBP-1_Computer.txt 12KB
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Session3_PowerPoint-Slides.pptx 5.43MB
DataScienceWorkshop_Session3_linearModels.ipynb 670KB
session_5
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fruit_binary.txt 827B
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session_2
intro_data_science_tools.md 3KB
README.md 8KB
session_4
Optimization_and_regularization.ipynb 325KB
session_1
Tutorial-Graphing-a-semantic-network-master
list16.txt 156B
list12.txt 245B
list14.txt 272B
Semantic_Network_Demo.ipynb 1.33MB
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list9.txt 208B
SemanticNetwork_snapshot.PNG 751KB
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small_graph.html 1.04MB
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list7.txt 399B
README.md 1KB
list10.txt 186B
list4.txt 233B
list1.txt 201B
Semantic_Network_Demo.html 473KB
list17.txt 210B
list15.txt 203B
list8.txt 419B
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