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主题 · random-forest

random-forest

标记 random-forest 主题、收录中的开源项目,按星标数排序。

项目数
25
总星标数
56,957
平均星标数
2,278
占比
0.00%

常跟 random-forest 一起出现在同一个项目上的主题。

近期新秀

近 90 天内创建、标记 random-forest 主题的项目。

近 90 天内还没有新项目标记这个主题。

  • tpot@EpistasisLab

    一款使用基因算法优化机器学习流程的 Python 自动化机器学习工具

    10,050-1近 7 天星标变化
  • h2o-3@h2oai

    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

    7,499+3近 7 天星标变化
  • orange3@biolab

    🍊 :bar_chart: :bulb: Orange:互动式数据分析

    5,681+2近 7 天星标变化
  • Machine-Learning-with-Python@susanli2016

    常见机器学习算法的 Python 代码

    4,591-2近 7 天星标变化
  • FLAML@microsoft

    一个快速的 AutoML 与调参库,加入我们的 Discord:https://discord.gg/Cppx2vSPVP

    4,393+2近 7 天星标变化
  • Python 套件,用于表格数据的 AutoML,包含特征工程、超参数调节、解释与自动文档化

    3,289+1近 7 天星标变化
  • dtreeviz@parrt

    用于决策树可视化与模型解释的 Python 函式库

    3,155+0近 7 天星标变化
  • awesome-decision-tree-papers@benedekrozemberczki

    决策树、分类树与回归树的研究论文集合及其实现。

    2,473+0近 7 天星标变化
  • awesome-fraud-detection-papers@benedekrozemberczki

    关于欺诈检测的数据挖掘论文精选列表。

    1,828+1近 7 天星标变化
  • 文本分类算法综述

    1,818-1近 7 天星标变化
  • ai_all_resources@nivu

    精选的最佳人工智慧资源清单

    1,522+2近 7 天星标变化
  • SMAC3@automl

    SMAC3:用于超参数优化的通用贝叶斯优化套件

    1,244+0近 7 天星标变化
  • grf@grf-labs

    广义随机森林

    1,108+2近 7 天星标变化
  • awesome-gradient-boosting-papers@benedekrozemberczki

    精选的梯度提升(gradient boosting)研究论文与实现列表。

    1,049+0近 7 天星标变化
  • Deep-Forest@LAMDA-NJU

    一个高效、可扩展且优化的深度森林 Python 框架 (2021.2.1)

    960+0近 7 天星标变化
  • emlearn@emlearn

    适用于微控制器与嵌入式设备的机器学习推理引擎

    753+4近 7 天星标变化
  • thundergbm@Xtra-Computing

    ThunderGBM:GPU 上的快速 GBDT 与随机森林

    715+0近 7 天星标变化
  • decision-forests@tensorflow

    用于 Keras 中决策森林 (Decision Forest) 模型训练、服务与解释的最先进算法集合。

    693+0近 7 天星标变化
  • supertree@mljar

    用交互式决策树可视化惊艳你的老板

    679+0近 7 天星标变化
  • 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。

    671+1近 7 天星标变化
  • 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

    596+1近 7 天星标变化
  • ProphitBet 是一款机器学习足球博弈预测应用程序。它通过分析球队状态、计算比赛统计数据,并使用先进的机器学习 (ML) 方法预测比赛结果。此应用程序支持的算法包括神经网络、随机森林与集成模型。

    571+3近 7 天星标变化
  • 免费机器学习阅读资源汇编。

    563+2近 7 天星标变化
  • machinelearnjs@machinelearnjs

    适用于 Web 与 Node.js 的机器学习库。

    539-1近 7 天星标变化
  • rrcf@kLabUM

    用于流式异常检测的 Robust Random Cut Forest 算法实现

    523+0近 7 天星标变化
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