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von tensorflow · GitHub

Wahrscheinlichkeitsbasierte Schlussfolgerungen und statistische Analysen in TensorFlow

# bayesian-methods# data-science# deep-learning# machine-learning# neural-networks
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Führen Sie statistische Analysen und probabilistische Schlussfolgerungen mit TensorFlow für Datenwissenschaftsprojekte durch.

⭐ Sterne
4.4k
🍴 Forks
1.1k
🔥 Trendend
+3 diese Woche
📜 Lizenz
Apache-2.0
Kommerzielle Nutzung erlaubt
📅 Erstellt
2017
🔄 Letzter Commit
21 days ago
🏷️ Kategorie
bayesian-methods
💻 Sprache
Jupyter Notebook
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probability — GitHub preview card
📈 Sternhistorie
4 4234 419
2026-07-072026-07-29
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Wahrscheinlichkeitsbasierte Schlussfolgerungen und statistische Analysen in TensorFlow

probability hat 4.4k Sterne auf GitHub. Es wurde 1.1k-mal geforkt. probability ist hauptsächlich in Jupyter Notebook geschrieben. Es wird seit 2017 aktiv entwickelt. probability ist unter der Apache-2.0-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: bayesian-methods, data-science, deep-learning, machine-learning.

❓ Frequently asked questions

Was ist probability?

Wahrscheinlichkeitsbasierte Schlussfolgerungen und statistische Analysen in TensorFlow

Ist probability Open Source?

probability ist ein Open-Source-Projekt. Es wird unter der Apache-2.0-Lizenz veröffentlicht.

Ist probability kostenlos?

Ja. probability ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.

Unter welcher Lizenz steht probability?

probability ist unter der Apache-2.0-Lizenz verfügbar.

In welcher Sprache ist probability geschrieben?

probability ist hauptsächlich in Jupyter Notebook geschrieben.

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