gbm

Thư viện Gradient Boosting (GBDT, GBRT hoặc GBM) có khả năng mở rộng, di động và phân tán cho Python, R, Java, Scala, C và nhiều ngôn ngữ khác. Chạy trên máy đơn, Hadoop, Spark, Dask, Flink và DataFlow

Một framework gradient boosting (GBT, GBDT, GBRT, GBM hoặc MART) nhanh, phân tán, hiệu suất cao dựa trên thuật toán cây quyết định, được sử dụng cho các tác vụ xếp hạng, phân loại và nhiều tác vụ học máy khác.

Một thư viện Gradient Boosting trên cây quyết định nhanh, có thể mở rộng và hiệu năng cao, được sử dụng cho các tác vụ xếp hạng, phân loại, hồi quy và học máy khác cho Python, R, Java, C++. Hỗ trợ tính toán trên CPU và GPU.

H2O là Nền tảng Học máy Mã nguồn mở, Phân tán, Nhanh & Có thể mở rộng: Deep Learning, Gradient Boosting (GBM) & XGBoost, Random Forest, Generalized Linear Modeling (GLM với Elastic Net), K-Means, PCA, Generalized Additive Models (GAM), RuleFit, Support Vector Machine (SVM), Stacked Ensembles, Automatic Machine Learning (AutoML), v.v.

Perpetual là một máy gradient boosting hiệu năng cao. Nó mang lại độ chính xác tối ưu trong một lần chạy mà không cần tinh chỉnh phức tạp thông qua một tham số ngân sách đơn giản. Nó hỗ trợ sẵn các tính năng causal ML, continual learning, hiệu chuẩn gốc và giám sát độ lệch mạnh mẽ, cùng với lõi Rust và các liên kết zero-copy cho Python và R

glmark2 là công cụ đo điểm chuẩn OpenGL 2.0 và ES 2.0