gpeyre/numerical-tours

それは何か

数学的データサイエンスにおける完全で実行可能な実験のコレクションで、Gabriel Peyré と貢献者によって作成されました。各例には実装コードがノートブックに直接含まれているため、メソッドを読んで自分で実行できます。

対象範囲

メインコレクションは6つの領域にわたります：イメージング、最適化、最適輸送、機械学習、信号、幾何学。

構成方法

• Python ノートブックが推奨される出発点です（python/README.md を参照）。
• matlab、julia、r フォルダには、以前の言語固有の版が含まれています。
• ブラウザ対応のコンテンツは numerical-tours.com にあります。
• コードは2つのブランチにあります：ウェブサイトのソースは gh-pages、Python コンテンツは master にあります。
• インストール、検証、ウェブサイトのエクスポートについては、maintenance/README.md を参照してください。

使用方法

Python ノートブックを開くか、ウェブサイトを閲覧し、ノートブックから直接実験を実行します。メンテナンスガイドにはセットアップとチェックが含まれています。