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Tema · random-forest

random-forest

Repositorios de código abierto monitorizados etiquetados con random-forest, ordenados por estrellas.

Repositorios
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2278
Proporción
0,00%

Temas que aparecen con frecuencia junto a random-forest en un mismo repositorio.

Emergentes recientes

Repositorios creados en los últimos 90 días, etiquetados con random-forest.

No hay repositorios nuevos con este tema en los últimos 90 días.

  • tpot@EpistasisLab

    Una herramienta de Machine Learning Automatizado en Python que optimiza pipelines de aprendizaje automático mediante programación genética.

    10.051-1Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • h2o-3@h2oai

    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.

    7496+1Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • orange3@biolab

    🍊 :bar_chart: :bulb: Orange: Análisis de datos interactivo

    5679+4Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • Machine-Learning-with-Python@susanli2016

    Código en Python para algoritmos comunes de Machine Learning

    4593+1Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • FLAML@microsoft

    Una librería rápida para AutoML y optimización. Únete a nuestro Discord: https://discord.gg/Cppx2vSPVP.

    4391+2Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • Paquete de Python para AutoML en datos tabulares con ingeniería de características, ajuste de hiperparámetros, explicaciones y documentación automática

    3288+3Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • dtreeviz@parrt

    Una biblioteca de Python para la visualización de árboles de decisión y la interpretación de modelos.

    3155+0Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • awesome-decision-tree-papers@benedekrozemberczki

    Una colección de artículos de investigación sobre árboles de decisión, clasificación y regresión con implementaciones.

    2473+0Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • awesome-fraud-detection-papers@benedekrozemberczki

    Una lista curada de artículos de minería de datos sobre la detección de fraudes.

    1827+1Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • Algoritmos de clasificación de texto: un estudio

    1819-2Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • ai_all_resources@nivu

    Una lista curada de los mejores recursos de inteligencia artificial

    1521+3Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • SMAC3@automl

    SMAC3: Un paquete versátil de optimización bayesiana para la optimización de hiperparámetros.

    1244+1Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • grf@grf-labs

    Bosques Aleatorios Generalizados

    1107+0Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • awesome-gradient-boosting-papers@benedekrozemberczki

    Lista curada de artículos de investigación sobre gradient boosting con sus implementaciones.

    1049+0Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • Deep-Forest@LAMDA-NJU

    Un framework de Python eficiente, escalable y optimizado para Deep Forest (2021.2.1).

    960+0Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • emlearn@emlearn

    Motor de inferencia de aprendizaje automático para microcontroladores y dispositivos embebidos.

    748+1Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • thundergbm@Xtra-Computing

    ThunderGBM: GBDT y Random Forests rápidos en GPU.

    715+0Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • decision-forests@tensorflow

    Una colección de algoritmos de vanguardia para el entrenamiento, servicio e interpretación de modelos de Decision Forest en Keras.

    693+0Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • supertree@mljar

    Impresiona a tu jefe con visualizaciones interactivas de árboles de decisión.

    679+3Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • Biblioteca para entrenar, evaluar, interpretar y poner en producción modelos de bosque de decisión, como Random Forest y Gradient Boosted Decision Trees.

    670+1Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • Código para IDS-ML: desarrollo de sistemas de detección de intrusos mediante algoritmos de aprendizaje automático (árboles de decisión, random forest, extra trees, XGBoost, stacking, k-means, optimización bayesiana, etc.).

    595+0Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • ProphitBet es una aplicación de predicción de apuestas de fútbol basada en aprendizaje automático. Analiza el estado de forma de los equipos, calcula estadísticas de partidos y predice resultados mediante métodos avanzados de Machine Learning (ML). Los algoritmos soportados incluyen redes neuronales, bosques aleatorios y modelos de conjunto.

    569+3Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • Compendio de recursos gratuitos de lectura sobre ML.

    561+6Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • machinelearnjs@machinelearnjs

    Biblioteca de aprendizaje automático para la web y Node.

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  • rrcf@kLabUM

    🌲 Implementación del algoritmo Robust Random Cut Forest para la detección de anomalías en flujos de datos.

    523+0Variación de estrellas de los últimos 7 días
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