gbm

Biblioteca de Gradient Boosting (GBDT, GBRT o GBM) escalable, portátil y distribuida para Python, R, Java, Scala, C y más. Se ejecuta en una sola máquina, Hadoop, Spark, Dask, Flink y DataFlow

Un framework de gradient boosting (GBT, GBDT, GBRT, GBM o MART) rápido, distribuido y de alto rendimiento basado en algoritmos de árboles de decisión, utilizado para clasificación, ordenación (ranking) y muchas otras tareas de aprendizaje automático.

Una biblioteca de Gradient Boosting on Decision Trees rápida, escalable y de alto rendimiento, utilizada para tareas de clasificación, regresión, ranking y otras de machine learning para Python, R, Java, C++. Soporta computación en CPU y GPU.

H2O es una plataforma de Machine Learning de código abierto, distribuida, rápida y escalable: Deep Learning, Gradient Boosting (GBM) y XGBoost, Random Forest, Modelado Lineal Generalizado (GLM con Elastic Net), K-Means, PCA, Modelos Aditivos Generalizados (GAM), RuleFit, Support Vector Machine (SVM), Stacked Ensembles, Machine Learning Automático (AutoML), etc.

Perpetual es una máquina de gradient boosting de alto rendimiento. Ofrece una precisión óptima en una sola ejecución sin ajustes complejos mediante un parámetro de presupuesto simple. Cuenta con soporte integrado para ML causal, aprendizaje continuo, calibración nativa y monitoreo robusto de deriva, junto con un núcleo en Rust y bindings de copia cero para Python y R.

glmark2 es un banco de pruebas (benchmark) para OpenGL 2.0 y ES 2.0