lightgbm

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.

Thư viện Python Machine Learning đơn giản và phân tán, chuyển đổi các thuật toán ML cho Spark

Gói Python cho AutoML trên Dữ liệu dạng bảng với tính năng Kỹ thuật đặc trưng, Tinh chỉnh siêu tham số, Giải thích và Tài liệu tự động

Chuyển đổi các mô hình ML thành mã nguồn gốc (Java, C, Python, Go, JavaScript, Visual Basic, C#, R, PowerShell, PHP, Dart, Haskell, Ruby, F#, Rust) mà không có phụ thuộc nào

Thư viện gỡ lỗi/kiểm tra bộ phân loại học máy và giải thích các dự đoán của chúng

Mars là một framework hợp nhất dựa trên tensor dành cho tính toán dữ liệu quy mô lớn, giúp mở rộng numpy, pandas, scikit-learn và các hàm Python.

Bộ sưu tập các bài báo nghiên cứu về cây quyết định, phân loại và hồi quy kèm theo mã nguồn cài đặt.

Thư viện Python hỗ trợ dự báo chuỗi thời gian bằng cách sử dụng các mô hình tương thích scikit-learn, các phương pháp thống kê và các mô hình nền tảng (foundation models)

QuantMind（量化大脑）开源版是一款面向个人开发者与投研团队的 AI 原生多市场量化交易平台。深度集成微软 Qlib、RD-Agent 因子演化与 TradingAgents 多智能体投研，提供从 300+ 维因子挖掘、13 种机器学习与深度学习模型工场、Optuna 自动调参、Qlib 高性能回测、截面批量推理、7x24 实时舆情情绪分析，到通达信深度联动（板块推送/预警雷达/闪电下单）与实盘模拟交易的完整闭环。全面支持 A股、港股、美股、期货及区块链。系统采用 Docker Compose 一键私有化部署，数据与模型完全本地化，保障策略隐私，功能零门槛无限制。

Học máy 🤖 có thể mở rộng để dự báo chuỗi thời gian.

Khoa học dữ liệu & Học máy Python có thể mở rộng, tương thích API và cực kỳ nhanh chóng.

Danh sách các bài báo nghiên cứu về gradient boosting kèm theo mã nguồn thực thi.

Máy chủ suy luận cho các mô hình học máy của bạn, bao gồm hỗ trợ nhiều framework, phục vụ nhiều mô hình và hơn thế nữa

Client và bộ công cụ Python cho DataFrames, Big Data, Machine Learning và ETL trong Elasticsearch.

Ollama cho các mô hình ML cổ điển. Trình biên dịch AOT chuyển đổi các mô hình XGBoost, LightGBM, scikit-learn, CatBoost và ONNX thành mã suy luận C99 gốc. Một lệnh để tải, một lệnh để phục vụ. Nhanh hơn 336 lần so với suy luận bằng Python.

Gây ấn tượng với sếp của bạn bằng hình ảnh hóa Cây quyết định tương tác

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..)

Dịch vụ web REST để chấm điểm thời gian thực thực sự (<1 ms) cho các mô hình Scikit-Learn, R và Apache Spark

Gói Python dùng để tinh chỉnh siêu tham số và lựa chọn đặc trưng đồng thời cho các mô hình Gradient Boosting.