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Data Science Statistik

Statistische Grundlagen und Feature Scaling mit Python aus dem Data Science Modul meiner Weiterbildung zur KI-Entwicklung (August 2025).

Inhalte

Ordner Beschreibung
Uebung1302Median Median-Berechnung mit Nutzereingabe
Uebung1303Durchschnitt Durchschnittsberechnung mit Nutzereingabe
Uebung1304Modus Modus-Berechnung mit Dictionary
Uebung12302Entropie Entropie-Rechner mit robuster Eingabevalidierung
Uebung12501Informationsgewinn Informationsgewinn für mehrere Features gleichzeitig
Uebeung13202Standardabweichung Varianz und Standardabweichung – gewichtet, gleichverteilt und Stichprobe
Uebung13205Kovarianz Kovarianz-Berechnung mit NumPy
Uebung13206Korrelation Korrelationskoeffizient mit Körper-/Schuhgrößen-Beispiel
Uebung14501Simpe-Feature Simple Feature Scaling durch Division durch Maximum
Uebung14502MinMaxSkalierung Min-Max-Normalisierung auf [0, 1]
Uebung14503ZScore Z-Score Standardisierung mit pandas

Highlights

  • Drei Varianz-Varianten: gewichtet, gleichverteilt, Stichprobe
  • Robuste Eingabevalidierung mit Rundungstoleranz
  • Informationsgewinn für mehrere Features gleichzeitig verglichen
  • Alle Skalierungsverfahren manuell implementiert ohne sklearn

Technologien

  • Sprache: Python 3
  • Bibliotheken: numpy, pandas, math, collections
  • IDE: PyCharm

Weiterbildung

Dieses Repository ist Teil der Weiterbildung KI-Entwicklung (Juni – Dezember 2025).

About

Statistische Grundlagen und Feature Scaling mit Python aus der Weiterbildung KI-Entwicklung - Entropie, Median, Kovarianz, Korrelation, Z-Score

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