scikit-learn

scikit-learnのビデオシリーズからのJupyterノートブック

PythonとJuliaにおける高性能な記号的リグレッション

🧠💬 MachineCurve.com からアーカイブされた、機械学習に関する執筆記事

Python のデータサイエンスソフトウェアに関するおそらく最も厳選されたリスト。

Hummingbird は、より高速な推論のためにトレーニング済みの ML モデルをテンソル計算にコンパイルします。

🛠 機械学習とデータサイエンスに特化した、オールインワンのウェブベース IDE。

LLM を scikit-learn にシームレスに統合する。

特徴量エンジニアリング、ハイパーパラメータチューニング、説明可能性、自動ドキュメント生成を備えた、表形式データ向けAutoML用Pythonパッケージ

データサイエンスに関する厳選されたリソースリンク集

決定木の視覚化とモデルの解釈を行うための Python ライブラリ

コードを書かずにモデルのトレーニング、テスト、使用が可能な、使いやすい機械学習ツール

依存関係なしで ML モデルをネイティブコード（Java、C、Python、Go、JavaScript、Visual Basic、C#、R、PowerShell、PHP、Dart、Haskell、Ruby、F#、Rust）に変換する

機械学習の分類器をデバッグ・検査し、その予測を説明するためのライブラリ

numpy、pandas、scikit-learn、および Python 関数を拡張する、大規模データ計算向けのテンソルベースの統合フレームワーク Mars

MLアルゴリズムが2〜2000倍高速化、メモリ使用量が50%削減され、新旧すべてのハードウェアで動作します。

scikit-learnオブジェクトにプロット機能を追加するための直感的なライブラリ

人気の高いPython機械学習エコシステムを活用し、複雑で現実世界の問題を認識・解決するために必要な必須スキルを習得する。

Python用のモジュール式アクティブラーニングフレームワーク

scikit-learnを基盤として構築されたポートフォリオ最適化用Pythonライブラリ

sklearn と互換性のある、特徴量エンジニアリングおよび選択のためのオープンソース Python ライブラリ。

pythonとscikit-learnを使用した株価予測

たった1行のコードで、あらゆるサイズ・あらゆるデータセットを自動的に視覚化します。Ram Seshadri 作成。共同開発者歓迎。利用許可は要請により付与されます。

scikit-learn風のAPIを採用したPythonの遺伝的プログラミングライブラリ

トレーディングシステムおよびスポーツ賭博のための Python AutoML

Kubernetes 上の自動機械学習

ワシントン D.C. で開催された General Assembly の 2015 年データサイエンスコース

簡潔、透明、正確な予測モデリングのための解釈可能なMLパッケージ 🔍 (sklearn互換)

MLeap：ML パイプラインを本番環境にデプロイする

scikit-learn 互換モデル、統計的手法、基盤モデルを使用した時系列予測用 Python ライブラリ

:crown: Pythonにおける多変量探索的データ分析 — PCA、CA、MCA、MFA、FAMD、GPA