首页
首页
沸点
课程
直播
活动
竞赛
商城
APP
插件
搜索历史
清空
创作者中心
写文章
发沸点
写笔记
写代码
草稿箱
创作灵感
查看更多
会员
登录
注册
确定删除此收藏集吗
删除后此收藏集将被移除
取消
确定删除
确定删除此文章吗
删除后此文章将被从当前收藏集中移除
取消
确定删除
编辑收藏集
名称:
描述:
0
/100
公开
当其他人关注此收藏集后不可再更改为隐私
隐私
仅自己可见此收藏集
取消
确定
Python 机器学习框架
订阅
yikejiucai
更多收藏集
微信扫码分享
微信
新浪微博
QQ
20篇文章 · 718订阅
Nilearn: 一个用于在 NeuroImaging 数据上快速轻松地进行统计学习的 Python 模块
Nilearn 是一个用于在 NeuroImaging 数据上快速轻松地进行统计学习的 Python 模块。它利用 scikit-learn Python 工具箱来处理如预测建模、分类、解码或连接分析等多变量统计信息。
Chainer: A flexible framework of neural networks for deep learning
Chainer 是一个基于 Python 并且独立的深度学习模型开源框架。Chainer 提供一种灵活、直观且高效的方法来实现整个深度学习模型,包括如循环神经网络和变分自动编码器等最先进的模型。
The Shogun Machine Learning Toolbox
Shogun 是一种提供大量高效且统一的机器学习(ML)方法的机器学习工具箱。它能容易地把多种数据表示,算法类和通用工具紧密地联系起来。
Pymc - 贝叶斯统计模型
Pymc 是一个实现贝叶斯统计模型和拟合算法的 Python 模块,其中包括马尔可夫链和蒙特卡罗方法。其灵活性和可扩展性使其适用于大量问题。
Orange3 - 开源机器学习和数据可视化工具
Orange3 是一个新手和专家都可以使用的开源机器学习和数据可视化工具。在交互式数据分析工作流程中拥有大型的工具箱。
DEAP - 一个用于快速原型和测试思想的新颖的进化计算框架
Deap 是一个用于快速原型和测试思想的新颖的进化计算框架。它试图使算法更加浅显易懂,数据结构更加透明。它与并行机制(例如 multiprocessing 和 SCOOP)能完美协调。
Fuel - 数据管道框架
Fuel 是一个数据管道框架(data pipeline framework),它为你的机器学习模型提供所需的数据。它将被 Blocks 和 Pylearn2 神经网络库使用。
PyMVPA - 一个用于简化大型数据集的统计学习分析 Python 包
PyMVPA 是一个用于简化大型数据集的统计学习分析 Python 包。它提供了一个可扩展的框架,具有大量用于分类、回归、特征选择、数据导入和导出等算法的高级接口。