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Probabilistische hierarchische Vorhersage 👑 mit statistischen und ökonometrischen Methoden.

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Rust-Bibliothek für numerische Berechnungen mit hoher Leistung und freundlicher Syntax

Eine einfache probabilistische Programmiersprache.

Fortgeschrittene und schnelle Datentransformation in R

Schnittstelle zur Verwendung von R aus Python heraus

Eine Full-Stack-ML-Roadmap (Machine Learning) vermittelt die notwendigen Fähigkeiten und Technologien, um in allen Aspekten des maschinellen Lernens kompetent zu werden, einschließlich Datenerfassung und -vorverarbeitung, Modellentwicklung, Bereitstellung und Wartung.

ML-capsule ist ein Projekt für Anfänger und erfahrene Data-Science-Enthusiasten, die keinen Mentor oder keine Anleitung haben und Machine Learning lernen möchten. Mit unserem Repository können sie ML, DL und viele verwandte Technologien anhand verschiedener realer Projekte erlernen und sich auf Vorstellungsgespräche vorbereiten.

Zugriff auf und Analyse von historischen Wetter- und Klimadaten mit Python.

GSTools - Eine geostatistische Toolbox: Zufallsfelder, Variogramm-Schätzung, Kovarianzmodelle, Kriging und vieles mehr

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Grundlegende Statistiken für Julia

Ein erweiterbares Framework für Geodatenwissenschaft und geostatistische Modellierung, vollständig in Julia geschrieben

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GeostatsPy ist ein Python-Paket für räumliche Datenanalyse und Geostatistik. Ursprünglich als Portierung der GSLIB (Deutsch und Journel, 1992) von Fortran nach Python gestartet, enthält es heute zahlreiche zusätzliche Methoden.

Eine kuratierte Liste von Bildungsressourcen für grundlegende Data-Science-Fähigkeiten.

ProphitBet ist eine Machine-Learning-Anwendung zur Vorhersage von Fußballwetten. Sie analysiert die Form von Teams, berechnet Spielstatistiken und prognostiziert Spielergebnisse mithilfe fortschrittlicher Machine-Learning-Methoden (ML). Unterstützte Algorithmen sind neuronale Netze, Random Forests und Ensemble-Modelle.

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