statistics
Repositorios de código abierto monitorizados etiquetados con statistics, ordenados por estrellas.
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Pronóstico jerárquico probabilístico 👑 mediante métodos estadísticos y econométricos.
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Diseño elegante, funciones versátiles: la calculadora definitiva para Android.
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Glass - Interfaz para el servidor ISC DHCP
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Una hoja de ruta de Full Stack ML (Machine Learning) que abarca el aprendizaje de las habilidades y tecnologías necesarias para dominar todos los aspectos del aprendizaje automático, incluyendo la recopilación y preprocesamiento de datos, desarrollo de modelos, despliegue y mantenimiento.
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ML-capsule es un proyecto para principiantes y entusiastas de la ciencia de datos que no cuentan con un mentor y desean aprender Machine Learning. A través de este repositorio, pueden aprender ML, DL y tecnologías relacionadas mediante proyectos del mundo real para prepararse para entrevistas.
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GSTools: una caja de herramientas geoestadísticas para campos aleatorios, estimación de variogramas, modelos de covarianza, kriging y más.
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Análisis de CSS elegante en la línea de comandos (CLI).
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PyTensor permite definir, optimizar y evaluar eficientemente expresiones matemáticas que involucran matrices multidimensionales.
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Presentaciones, notas de artículos, apuntes de clase, publicaciones de blog e investigación sobre ML 📉, estadística 📊 e IA 🤖.
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Probabilidad y estadística para ciencia de datos: una introducción completa que incluye un PDF gratuito, 103 notebooks de Python con 23 conjuntos de datos reales, 118 videos con diapositivas y soluciones a 200 ejercicios.
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Estadísticas básicas para Julia
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Un framework extensible para ciencia de datos geoespaciales y modelado geoestadístico escrito completamente en Julia
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Herramienta de monitoreo del rendimiento de consultas para PostgreSQL
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Paquete de Python GeostatsPy para análisis de datos espaciales y geoestadística. Comenzó como una reimplementación de GSLIB (Deutsch y Journel, 1992) de Fortran a Python, ahora con muchos métodos adicionales.
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Una lista curada de recursos educativos para habilidades esenciales en ciencia de datos.
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ProphitBet es una aplicación de predicción de apuestas de fútbol basada en aprendizaje automático. Analiza el estado de forma de los equipos, calcula estadísticas de partidos y predice resultados mediante métodos avanzados de Machine Learning (ML). Los algoritmos soportados incluyen redes neuronales, bosques aleatorios y modelos de conjunto.
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Obtén tus registros DNS, detecta anomalías y comprende finalmente qué sucede en tu red. La pieza faltante entre los servidores DNS y tu pila de datos.
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Compendio de recursos gratuitos de lectura sobre ML.
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Módulo para aprendizaje estadístico, con especial énfasis en el modelado dependiente del tiempo.
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Aprendizaje de R en línea para estadística aplicada.
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