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Repositorio de jupyter notebooks de ejemplo para trabajar con python y datos.
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Jupyter NotebookNo license
⑂ 4 forks◯ 0 issuesUpdated Mar 27, 2021
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StefannyEscobar / repository
Repositorio de ejemplos de Metropolis-Hastings en R: Aprende a muestrear distribuciones probabilísticas con ejemplos prácticos en R y Jupyter Notebook.
Markov-Chain-MH y Movimiento brownianos
Este repositorio contiene ejemplos y código relacionados con el algoritmo Metropolis-Hastings (MH) en el lenguaje de programación R. El objetivo de este repositorio es proporcionar ejemplos prácticos y guías de uso del algoritmo MH para el muestreo de distribuciones probabilísticas.
Clona este repositorio o descárgalo como archivo ZIP en tu máquina local.
Asegúrate de tener R (versión 3.5 o superior) instalado en tu entorno.
Utiliza Jupyter Notebook para abrir y ejecutar el archivo MH-Sampling.ipynb y explorar los ejemplos y el código relacionado con MH.
Para ejecutar el código en el notebook, necesitarás:
¡Esperamos que encuentres estos ejemplos útiles y educativos! Si tienes alguna pregunta o comentario, no dudes en contactarme.
Nota: Este repositorio es solo con fines educativos y de demostración. No se garantiza su exactitud o adecuación para ningún propósito específico.
Tener python 3, y las librerias
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Repositorio de jupyter notebooks de ejemplo para trabajar con python y datos.
RenaudMejia /
Este repositorio centraliza herramientas y recursos para el análisis de datos. Contiene scripts, notebooks de Jupyter, conjuntos de datos de ejemplo y enlaces a herramientas y recursos de aprendizaje para facilitar el acceso y el intercambio de soluciones para el análisis de datos de manera eficiente y reproducible.
JoseEnrique04 /
Este es un repositorio de prueba para trabajar con notebooks de jupyter
deicyandrade /
En este repositorio se encuentra descrito cinco tipos de librerías de Pythan que son utilizadas para minería de datos con sus respectivos ejemplos
Pablocm02 /
Primer repositorio y ejemplo de jupyter notebook
YasminMondinoLl /
Este repositorio contiene información teórica y ejemplos de utilización de distintos algoritmos de aprendizaje automático, presentados en formato de Jupyter Notebooks.