random-forest
Repositorios de código abierto monitorizados etiquetados con random-forest, ordenados por estrellas.
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Emergentes recientes
Repositorios creados en los últimos 90 días, etiquetados con random-forest.
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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 - #2
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 - #3★ 5679+4Variación de estrellas de los últimos 7 días
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Código en Python para algoritmos comunes de Machine Learning
★ 4593+1Variación de estrellas de los últimos 7 días - #5
Una librería rápida para AutoML y optimización. Únete a nuestro Discord: https://discord.gg/Cppx2vSPVP.
★ 4391+2Variación de estrellas de los últimos 7 días - #6
Paquete de Python para AutoML en datos tabulares con ingeniería de características, ajuste de hiperparámetros, explicaciones y documentación automática
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Una biblioteca de Python para la visualización de árboles de decisión y la interpretación de modelos.
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Una colección de artículos de investigación sobre árboles de decisión, clasificación y regresión con implementaciones.
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Una lista curada de artículos de minería de datos sobre la detección de fraudes.
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Algoritmos de clasificación de texto: un estudio
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Una lista curada de los mejores recursos de inteligencia artificial
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SMAC3: Un paquete versátil de optimización bayesiana para la optimización de hiperparámetros.
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Lista curada de artículos de investigación sobre gradient boosting con sus implementaciones.
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Un framework de Python eficiente, escalable y optimizado para Deep Forest (2021.2.1).
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Motor de inferencia de aprendizaje automático para microcontroladores y dispositivos embebidos.
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ThunderGBM: GBDT y Random Forests rápidos en GPU.
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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 - #19★ 679+3Variación de estrellas de los últimos 7 días
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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 - #21
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 - #22
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.
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Compendio de recursos gratuitos de lectura sobre ML.
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Biblioteca de aprendizaje automático para la web y Node.
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🌲 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