random-forest

Một công cụ Python Automated Machine Learning giúp tối ưu hóa các pipeline machine learning bằng lập trình di truyền.

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.

🍊 :bar_chart: :bulb: Orange: Phân tích dữ liệu tương tác

Mã nguồn Python cho các thuật toán Machine Learning phổ biến

Một thư viện nhanh cho AutoML và tinh chỉnh. Tham gia Discord của chúng tôi: https://discord.gg/Cppx2vSPVP.

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

Một thư viện Python để trực quan hóa cây quyết định và diễn giải mô hình.

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

Danh sách các bài báo nghiên cứu về khai thác dữ liệu liên quan đến phát hiện gian lận.

Các thuật toán phân loại văn bản: Một khảo sát

Danh sách chọn lọc các tài nguyên Trí tuệ Nhân tạo tốt nhất

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

Rừng ngẫu nhiên tổng quát (Generalized Random Forests)

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

Một Python Framework hiệu quả, có thể mở rộng và tối ưu hóa cho Deep Forest (2021.2.1)

Công cụ suy luận Machine Learning cho vi điều khiển và thiết bị nhúng

ThunderGBM: GBDT và Random Forest tốc độ cao trên GPU

Bộ sưu tập các thuật toán hiện đại để huấn luyện, phục vụ và diễn giải các mô hình Decision Forest trong Keras.

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

Một thư viện để huấn luyện, đánh giá, diễn giải và đưa vào sản xuất các mô hình rừng quyết định như Random Forest và Gradient Boosted Decision Trees.

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..)

ProphitBet là ứng dụng dự đoán cá cược bóng đá bằng Machine Learning. Ứng dụng phân tích phong độ đội bóng, tính toán thống kê trận đấu và dự đoán kết quả bằng các phương pháp Machine Learning (ML) nâng cao. Các thuật toán được hỗ trợ bao gồm Neural Networks, Random Forests và Ensembl Models.

Tuyển tập các tài nguyên đọc về ML miễn phí.

Thư viện Machine Learning cho web và Node.

Triển khai thuật toán Robust Random Cut Forest để phát hiện bất thường trên các luồng dữ liệu