bayesian-optimization

Một bản cài đặt Python của tối ưu hóa toàn cục với quá trình Gauss.

Học máy tự động với scikit-learn

Một framework học chủ động (active learning) dạng mô-đun dành cho Python

Các notebook về phương pháp Bayes cho học máy

Giao diện nghiên cứu dựa trên Python dành cho tối ưu hóa hộp đen và siêu tham số, dựa trên dịch vụ nội bộ Google Vizier.

Tối ưu hóa gọn nhẹ với các kỹ thuật cục bộ, toàn cục, dựa trên quần thể và tuần tự trên các không gian tìm kiếm hỗn hợp

SMAC3: Một gói tối ưu hóa Bayes linh hoạt để tối ưu hóa siêu tham số.

OCTIS: So sánh các mô hình chủ đề thật đơn giản! Một gói Python để tối ưu hóa và đánh giá các mô hình chủ đề (được chấp nhận tại EACL2021 demo track)

Bộ công cụ dựa trên Python bao gồm nhiều phương pháp trong việc ra quyết định, định lượng độ không đảm bảo và mô phỏng thống kê: đa độ trung thực, thiết kế thí nghiệm, tối ưu hóa Bayesian, tích phân Bayesian, v.v.

Mã nguồn cho IDS-ML: phát triển hệ thống phát hiện xâm nhập sử dụng các thuật toán học máy (Decision tree, random forest, extra trees, XGBoost, stacking, k-means, Bayesian optimization..)

Giao diện thống nhất cho các thuật toán tối ưu hóa và thử nghiệm.