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统计月读(2019 年 6 月) #831

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yufree opened this issue Apr 29, 2019 · 2 comments

Comments

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None yet
1 participant
@yufree
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Collaborator

commented Apr 29, 2019

请回复 issue 进行文章推荐与招聘投稿,内容须与统计/数据科学相关,是否采纳取决于编辑部意见。

文章推荐包括学术论文、博客、书籍、教程或软件等的推荐,如果是英文文章在月报发布后自动作为翻译备选文章。

招聘主要面向学术界与工业界的招聘信息发布且岗位要与统计/数据科学相关。

文章推荐格式如下:

推荐语:(几句话就可以,可长可短,有态度不严肃)

推荐人:(建议用真名)

链接:(论文建议给doi,其余给链接)

招聘信息格式如下:

岗位介绍:(例如博士生、博后、xx公司软件工程师等)

工作地点:(具体到城市)

联系方式:(网站链接或邮箱)

@yufree

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Collaborator Author

commented May 9, 2019

推荐语:这个仓给出了常见算法的 python 实现,其实对其他语言也做了汇总,不过 python 的这个算是最完整的。R 的话 caret 包的文档可能对机器学习的包总结比较全些,至于排序、寻址、加密解密这些算法估计一般也不会用 R 来实现吧。

推荐人:于淼

链接:https://github.com/TheAlgorithms/Python

@yufree

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Collaborator Author

commented May 9, 2019

推荐语:国际贸易数据对于我们了解历史与现状有很大的启发意义,中美贸易战是不是广场协定的翻版?外贸在各国经济比重与政策倾向性有没有关系?红酒的全球销售网络特性与全球尺度的贫富差距有没有关系?除了等砖家解读,现在我们也有了这类数据的开放接口与对应的 R 包来自己寻找答案,Open Trade Statistics 旨在打造一个可重复计算的货物进出口数据处理项目,开源是一种力量。

推荐人:于淼

链接:https://ropensci.org/blog/2019/05/09/tradestatistics/

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