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유전 프로그래밍을 사용하여 머신 러닝 파이프라인을 최적화하는 Python 자동화 머신 러닝 도구.

H2O는 오픈 소스 분산형 고성능 확장 가능한 머신러닝 플랫폼입니다: 딥러닝, 그래디언트 부스팅(GBM) 및 XGBoost, 랜덤 포레스트, 일반화 선형 모델(Elastic Net이 포함된 GLM), K-Means, PCA, 일반화 가법 모델(GAM), RuleFit, 서포트 벡터 머신(SVM), 스택 앙상블, 자동 머신러닝(AutoML) 등

🍊 :bar_chart: :bulb: Orange: 인터랙티브 데이터 분석

일반적인 머신러닝 알고리즘을 위한 Python 코드

빠른 AutoML 및 튜닝 라이브러리. Discord에 참여하세요: https://discord.gg/Cppx2vSPVP.

피처 엔지니어링, 하이퍼파라미터 튜닝, 설명 및 자동 문서화를 지원하는 테이블 데이터용 AutoML Python 패키지

의사결정 나무 시각화 및 모델 해석을 위한 Python 라이브러리

구현체가 포함된 결정, 분류 및 회귀 트리에 관한 연구 논문 모음

사기 탐지(fraud detection)에 관한 엄선된 데이터 마이닝 논문 목록

텍스트 분류 알고리즘: 개관

최고의 인공지능 리소스 선별 목록

SMAC3: 하이퍼파라미터 최적화를 위한 다목적 베이지안 최적화 패키지

일반화된 랜덤 포레스트

구현 코드가 포함된 그래디언트 부스팅 연구 논문 모음

딥 포레스트를 위한 효율적이고 확장 가능하며 최적화된 Python 프레임워크 (2021.2.1)

마이크로컨트롤러 및 임베디드 장치를 위한 머신러닝 추론 엔진

ThunderGBM: GPU 기반의 빠른 GBDT 및 랜덤 포레스트

Keras에서 Decision Forest 모델을 학습, 서빙 및 해석하기 위한 최신 알고리즘 모음

인터랙티브 Decision Tree 시각화로 상사에게 깊은 인상을 남겨보세요

Random Forest 및 Gradient Boosted Decision Trees와 같은 결정 트리 모델을 학습, 평가, 해석 및 운영화하기 위한 라이브러리

머신러닝 알고리즘(의사결정 나무, 랜덤 포레스트, 엑스트라 트리, XGBoost, 스태킹, k-means, 베이지안 최적화 등)을 활용한 침입 탐지 시스템(IDS-ML) 개발 코드

ProphitBet은 머신러닝 기반 축구 승부 예측 애플리케이션입니다. 팀의 컨디션을 분석하고 경기 통계를 계산하며, 신경망, 랜덤 포레스트, 앙상블 모델 등 고급 머신러닝 기법을 사용하여 경기 결과를 예측합니다.

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웹 및 Node를 위한 머신러닝 라이브러리

🌲 스트림 이상 탐지를 위한 Robust Random Cut Forest 알고리즘 구현