scikit-learn

Jupyter notebooks da série de vídeos do scikit-learn

Regressão simbólica de alto desempenho em Python e Julia

🧠💬 Artigos que escrevi sobre aprendizado de máquina, arquivados do MachineCurve.com.

Provavelmente a melhor lista selecionada de softwares de ciência de dados em Python.

Hummingbird compila modelos de ML treinados em computação de tensores para inferência mais rápida.

🛠 IDE baseada na web tudo-em-um especializada em aprendizado de máquina e ciência de dados.

Integre LLMs ao scikit-learn de forma transparente.

Pacote Python para AutoML em dados tabulares com engenharia de atributos, ajuste de hiperparâmetros, explicações e documentação automática.

Links de recursos cuidadosamente selecionados para ciência de dados em um só lugar

Uma biblioteca Python para visualização de árvores de decisão e interpretação de modelos.

Uma ferramenta de aprendizado de máquina intuitiva que permite treinar, testar e usar modelos sem escrever código.

Transforme modelos de ML em código nativo (Java, C, Python, Go, JavaScript, Visual Basic, C#, R, PowerShell, PHP, Dart, Haskell, Ruby, F#, Rust) sem dependências.

Uma biblioteca para depurar/inspecionar classificadores de aprendizado de máquina e explicar suas previsões

Mars é uma estrutura unificada baseada em tensores para computação de dados em larga escala que escala numpy, pandas, scikit-learn e funções Python.

Algoritmos de ML de 2 a 2000x mais rápidos, 50% menos uso de memória, funcionam em todos os hardwares, novos e antigos.

Uma biblioteca intuitiva para adicionar funcionalidade de plotagem a objetos scikit-learn.

Domine as habilidades essenciais necessárias para reconhecer e resolver problemas complexos do mundo real com Machine Learning e Deep Learning, aproveitando o popular ecossistema de Machine Learning em Python.

Um framework modular de aprendizado ativo para Python

Biblioteca Python para otimização de portfólio construída sobre o scikit-learn

Biblioteca Python de código aberto para engenharia e seleção de recursos, compatível com sklearn.

Usando Python e scikit-learn para fazer previsões de ações

Visualize automaticamente qualquer conjunto de dados, de qualquer tamanho, com uma única linha de código. Criado por Ram Seshadri. Colaboradores são bem-vindos. Permissão concedida mediante solicitação.

Programação genética em Python, com uma API inspirada no scikit-learn

AutoML em Python para sistemas de negociação e apostas esportivas

Machine Learning automatizado no Kubernetes

Curso de Ciência de Dados de 2015 da General Assembly em Washington, DC.

Pacote de ML interpretável 🔍 para modelagem preditiva concisa, transparente e precisa (compatível com sklearn).

MLeap: Implante pipelines de ML em produção

Biblioteca Python para previsão de séries temporais usando modelos compatíveis com scikit-learn, métodos estatísticos e modelos de fundação.

Análise exploratória de dados multivariados em Python — PCA, CA, MCA, MFA, FAMD, GPA