data-mining

Un kit de herramientas de Deep Learning en Python para aplicaciones sanitarias.

Una lista profesional de artículos, tutoriales y estudios sobre IA para series temporales en las principales conferencias y revistas de IA.

Biblioteca de matriz de confusión multiclase en Python.

Un kit de herramientas para aprendizaje automático y aprendizaje profundo de series temporales.

UnityPy es un módulo de Python que permite extraer, descomprimir y editar activos de Unity

Framework AIL - Analysis Information Leak. Proyecto movido a https://github.com/ail-project

CleverCSV es un paquete de Python para manejar archivos CSV desordenados. Proporciona un reemplazo directo para el módulo CSV integrado con una detección de dialecto mejorada e incluye una práctica aplicación de línea de comandos

NFStream: un marco de análisis de datos de red flexible.

pyclustering es una biblioteca de minería de datos en Python y C++.

Colección de diversos algoritmos implementados en R.

Una lista curada de conjuntos de datos de juegos y herramientas para inteligencia artificial en videojuegos.

Implementación oficial de "ADBench: Anomaly Detection Benchmark", NeurIPS 2022.

Repositorio público oficial de PM4Py (Process Mining for Python): una biblioteca de código abierto para explorar, analizar y optimizar procesos de negocio con Python.

[IEEE T-KDE 2026] Awesome Deep Graph Clustering es una colección de métodos de agrupamiento de grafos profundos novedosos y de vanguardia (artículos, códigos y conjuntos de datos).

Marco de trabajo AIL: marco de análisis de fugas de información.

Kit de herramientas de minería de datos ELKI

La ingeniería de características es el proceso de utilizar el conocimiento del dominio para extraer características de datos sin procesar mediante técnicas de minería de datos. Estas características pueden utilizarse para mejorar el rendimiento de los algoritmos de aprendizaje automático. La ingeniería de características puede considerarse como el aprendizaje automático aplicado en sí mismo.

Mi lista de libros.

Machine Learning reproducible para la detección de fraude en tarjetas de crédito: manual práctico.

Ejemplos de técnicas para entrenar, explicar y depurar modelos de ML en cuanto a precisión, discriminación y seguridad.

Análisis de series temporales en el `tidyverse`.

GrimoireLab: plataforma para análisis y perspectivas del desarrollo de software

Minería de datos para la ciencia de materiales

Artículos, implementaciones, conjuntos de datos y herramientas relacionados con la detección de comunidades, tanto profunda como convencional.

Sitio web estático basado en Jekyll para The Programming Historian

Este repositorio contiene una lista de lectura de artículos sobre segmentación de series temporales. El repositorio sigue en mejora continua.

El único kit de herramientas de código abierto capaz de descargar informes financieros de SEC EDGAR y extraer datos textuales de secciones específicas en archivos JSON estructurados y limpios. Presentado en WWW 2025 en Sídney, Australia.