random-forest
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H2O 是开源、分布式、快速且可扩展的机器学习平台:深度学习、梯度提升(GBM)与 XGBoost、随机森林、广义线性模型(GLM with Elastic Net)、K-Means、PCA、广义加法模型(GAM)、RuleFit、支持向量机(SVM)、堆叠集成、AutoML 等
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常见机器学习算法的 Python 代码
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一个高效、可扩展且优化的深度森林 Python 框架 (2021.2.1)
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ThunderGBM:GPU 上的快速 GBDT 与随机森林
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一个用于训练、评估、解释并将决策树模型(如随机森林和梯度提升树)投入生产的库。
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IDS-ML 代码:使用机器学习算法(决策树、随机森林、Extra Trees、XGBoost、Stacking、k-means、贝叶斯优化等)开发入侵检测系统
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免费机器学习阅读资源汇编。
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