scikit-learn
Repositorios de código abierto monitorizados etiquetados con scikit-learn, ordenados por estrellas.
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Cuadernos de Jupyter de la serie de videos de scikit-learn
★ 3811+1Variación de estrellas de los últimos 7 días - #32★ 3747+4Variación de estrellas de los últimos 7 días
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🧠💬 Artículos que escribí sobre aprendizaje automático, archivados de MachineCurve.com.
★ 3694-1Variación de estrellas de los últimos 7 días - #34
Probablemente la mejor lista seleccionada de software de ciencia de datos en Python.
★ 3582+8Variación de estrellas de los últimos 7 días - #35
Hummingbird compila modelos de ML entrenados en computación tensorial para una inferencia más rápida.
★ 3544-1Variación de estrellas de los últimos 7 días - #36
🛠 IDE web todo en uno especializado en machine learning y data science.
★ 3543-1Variación de estrellas de los últimos 7 días - #37
Integra LLMs de forma fluida en scikit-learn.
★ 3530+0Variación de estrellas de los últimos 7 días - #38
Paquete de Python para AutoML en datos tabulares con ingeniería de características, ajuste de hiperparámetros, explicaciones y documentación automática
★ 3289+1Variación de estrellas de los últimos 7 días - #39
Enlaces de recursos cuidadosamente seleccionados para ciencia de datos en un solo lugar
★ 3222+1Variación de estrellas de los últimos 7 días - #40
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 - #41
una excelente herramienta de machine learning que te permite entrenar, probar y usar modelos sin escribir código
★ 3138+0Variación de estrellas de los últimos 7 días - #42
Transforma modelos de ML en código nativo (Java, C, Python, Go, JavaScript, Visual Basic, C#, R, PowerShell, PHP, Dart, Haskell, Ruby, F#, Rust) sin dependencias
★ 2999+1Variación de estrellas de los últimos 7 días - #43
Una biblioteca para depurar/inspeccionar clasificadores de machine learning y explicar sus predicciones
★ 2817+10Variación de estrellas de los últimos 7 días - #44
Mars es un marco unificado basado en tensores para la computación de datos a gran escala que escala funciones de numpy, pandas, scikit-learn y Python.
★ 2742+0Variación de estrellas de los últimos 7 días - #45
Algoritmos de ML de 2 a 2000x más rápidos, 50% menos de uso de memoria, funciona en todo tipo de hardware, nuevo y antiguo.
★ 2511+3Variación de estrellas de los últimos 7 días - #46
Una biblioteca intuitiva para añadir funcionalidad de gráficos a objetos de scikit-learn.
★ 2433+1Variación de estrellas de los últimos 7 días - #47
Domina las habilidades esenciales necesarias para reconocer y resolver problemas complejos del mundo real con Machine Learning y Deep Learning aprovechando el popular ecosistema de Machine Learning de Python.
★ 2385+0Variación de estrellas de los últimos 7 días - #48★ 2363+0Variación de estrellas de los últimos 7 días
- #49★ 2333+29Variación de estrellas de los últimos 7 días
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Librería de código abierto en Python para ingeniería y selección de características compatible con sklearn.
★ 2276+1Variación de estrellas de los últimos 7 días - #51
Uso de Python y scikit-learn para realizar predicciones bursátiles
★ 1961+0Variación de estrellas de los últimos 7 días - #52
Visualiza automáticamente cualquier conjunto de datos, de cualquier tamaño, con una sola línea de código. Creado por Ram Seshadri. Colaboradores bienvenidos. Permiso concedido previa solicitud.
★ 1899+0Variación de estrellas de los últimos 7 días - #53★ 1881+0Variación de estrellas de los últimos 7 días
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Paquete de ML interpretable 🔍 para modelos predictivos concisos, transparentes y precisos (compatible con sklearn).
★ 1618+0Variación de estrellas de los últimos 7 días - #58★ 1544+1Variación de estrellas de los últimos 7 días
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Librería de Python para pronóstico de series temporales utilizando modelos compatibles con scikit-learn, métodos estadísticos y modelos base
★ 1530+1Variación de estrellas de los últimos 7 días - #60
:crown: Análisis exploratorio multivariante de datos en Python — PCA, CA, MCA, MFA, FAMD, GPA
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