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Three-Poles 暂无简介
高级地统计，包括协克里格、指示/概率克里格、简单克里格、泛/漂移克里格、普通克里格、切幂协克里格（CKT）、空间最小幂估计（GSLPE）和回归克里格
时间序列分析，包括确定性变化分析和随机性变化分析。
后处理方法包括单模型后处理方法和多模型后处理方法
数据同化，包括ComDA，SWAT-HDAS和DasPy
因果分析，包括具有确定性关系的线性结构因果模型中的因果发现，收敛交叉映射，向量自回归模型和因果发现
参数估计，包括贝叶斯方法和MCMC。
深度学习，包括高斯过程回归，极限学习机，门控循环单元，深度置信网络，循环神经网络和长短期记忆网络。
盲源分析，包括变分模态分解，，集合经验模态分解，经验模态分解，经验小波变换，自适应噪声的集合经验模态分解，独立分量分析和非负矩阵分解。
机器学习，包括逻辑回归，受限波尔兹曼机，随机森林，Apriori，k均值聚类算法，支持向量机，主成分分析，岭回归，最邻近算法，朴素贝叶斯和梯度推进机。
