Руководство для начинающих по машинному обучению и структуре Data Science

[GuDron]

Руководство для начинающих по машинному обучению и структуре Data Science​

Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся

Machine Learning​

• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — машинное обучение на Python;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — инструментарий машинного обучения;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — высокопроизводительный, простой и масштабируемый пакет для машинного обучения;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — набор инструментов машинного обучения;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — модульная структура обучения для Python3;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — PySpark + Scikit-learn = Sparkit-learn;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — масштабируемая библиотека машинного обучения C ++;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — инструментарий для создания реальных приложений машинного обучения и анализа данных на C ++;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — модули расширения и помощника для библиотек анализа данных и машинного обучения Python;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — модуль для статистического обучения;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — сводный пакет расширений для scikit-learn;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — scikit-learn оценка от Civis Analytics;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — классификация по нескольким меткам для Python;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — инструментарий машинного обучения, предназначенный для данных временных рядов;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — набор инструментов для классификации последовательностей для Python;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — простая структура обучения для python;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — высокоинтерпретируемые классификаторы для обучения scikit;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — набор классов scikit-learn и h2o;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — API в стиле scikit-learn для CRFsuite;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — реализация правила соответствия;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — метрические алгоритмы обучения в Python;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — обобщенные аддитивные модели в Python;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — библиотека обнаружения и корреляции аномалий.

Автоматизация машинного обучения​

• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — инструмент автоматизированного машинного обучения, который оптимизирует конвейеры с использованием генетического программирования;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — автоматизированный инструментарий машинного обучения и замены оценки scikit-learn;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — мощная библиотека Python для автоматизированного машинного обучения.

Ансамбль методов​

• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — высокопроизводительное обучение;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — API Python Ensemble;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — Простая и полезная библиотека стеков, написанная на Python;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — библиотека для обобщения стеков машинного обучения;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — пакет Python для стеков.

Несбалансированные наборы данных​

• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — модуль для выполнения различных методов;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — основы Python реализации алгоритмов обучения на несбалансированных данных.

Случайные леса​

• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся— случайные леса проекционных деревьев;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — кластеризация с использованием случайных лесов;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — оболочка программы Random Bits Forest;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — оболочка Python из упорядоченного леса.

Extreme Learning Machine​

• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — реализация экстремального машинного обучения на Python;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — метод машинного обучения, используемый для задач классификации/регрессии;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — высокопроизводительная реализация Extreme Learning Machines.

Ядерный метод​

• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — факторизация в Python;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — библиотека для факторизации;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — реализация TensorFlow факторизации произвольного порядка;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — реализация SVM;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — реализация векторной релевантности с использованием API scikit-learn.

Повышение градиента​

• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся— масштабируемое, переносимое и распределенное повышение градиента;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — быстрое, распределенное, высокопроизводительное повышение градиента от Microsoft;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — повышение градиента с открытым исходным кодом для библиотеки деревьев решений от Яндекса;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — построение бесконечных ансамблей с градиентным спуском;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — крошечное градиентное дерево.

Глубокое обучение​

Keras​

• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — высокоуровневый API нейронных сетей, написанный на Python и способный работать поверх TensorFlow, CNTK или Theano;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — сообщество Keras
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся + Hyperopt: очень простая оболочка для удобного гиперпараметра;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — распределенное глубокое обучение с Keras&Spark;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — тренируйте/оценивайте модель Keras, передавайте метрики на панель инструментов в своем браузере;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — на пути к глубокому обучению.

PyTorch​

• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — тензорные и динамические нейронные сети в Python с ускорением GPU;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — наборы данных, преобразования и модели для Computer Vision;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — загрузчики данных и абстракции для текста и НЛП;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — аудио библиотека для PyTorch;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — высокоуровневая библиотека для обучения нейронных сетей в PyTorch;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — подробный Keras фреймворк и утилиты для PyTorch;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — библиотека нейронной сети, совместимая с scikit-learn, заключающая в себе pytorch;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — абстракция для обучения нейронных сетей;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — API, Keras, PyTorch в качестве бэкэнда;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — библиотека расширений углубленного обучения для PyTorch.

Tensorflow​

• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — вычисления с использованием потоков данных для масштабируемого машинного обучения от Google;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — библиотека для глубокого обучения и обучения для исследователей и инженеров;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — библиотека глубокого обучения с высокоуровневым API для TensorFlow;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — библиотека нейросетей на основе TensorFlow от DeepMind;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — библиотека TensorFlow для прикладного обучения;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — учебный интерфейс нейронной сети на TensorFlow;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — платформа, которая помогает вам создавать, управлять и контролировать модели глубокого обучения;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — распределенная обучающая среда для TensorFlow;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — развертывание графиков тензорного потока;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — Tensorflow с поддержкой ROCm/HIP;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — глубокое обучение с динамическими вычислительными графами в TensorFlow;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — библиотека для генерации текста/языковых моделей на уровне символов и слов с помощью RNN
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — фреймворк высокого уровня для TensorFlow;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — упрощение параллелизма моделей.

 

[GuDron]

Theano​

• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — это библиотека Python, которая позволяет определять, оптимизировать и оценивать математические выражения;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — легкая библиотека для построения и обучения нейронных сетей;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — библиотека нейронных сетей, совместимая с scikit-learn;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — фреймворк Theano для построения и обучения нейронных сетей;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — мини-фреймворк для Theano;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — библиотека Python для искусственных нейронных сетей и глубокого обучения;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — глубокие нейронные сети без обучающей скалы;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — фреймворк для обучения моделей глубокого обучения, построенных в Theano.

MXNet​

• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — глубокое обучение с динамическим, учитывающим мутацию планировщиком потоков данных;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — понятный, лаконичный, простой, но мощный и эффективный API для глубокого обучения;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — простой, эффективный и гибкий набор инструментов для визуализации фреймворка mxnet;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — обеспечивает реализацию современных моделей глубокого обучения в компьютерном зрении;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — создание НЛП — легко;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — HIP-порт MXNet.

Caffe​

• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — быстрый открытый фреймворк для глубокого обучения;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — легкая, модульная и масштабируемая среда глубокого обучения;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — HIP-порт Caffe.

CNTK​

• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — Microsoft Cognitive Toolkit, набор инструментов для глубокого изучения с открытым исходным кодом.

Chainer​

• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — гибкая структура для нейронных сетей;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — библиотека для глубокого обучения, построенная на базе Chainer;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — библиотека для глубокого обучения компьютерному зрению;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — масштабируемое распределенное глубокое обучение с Chainer;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — scikit-learn, как интерфейс к цепочке.

Другие​

• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — эталонная платформа глубокого обучения Intel Nervana, обеспечивающая наилучшую производительность на всех аппаратных средствах;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — отладочные производные от источника к источнику в чистом Python;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — эффективное вычисление производных кода NumPy;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — рамки глубокого обучения;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — библиотеки нейронных сетей от Sony.

Model explanation​

• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — аурализация изученных особенностей в CNN (для аудио);
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — визуализация слоев CapsNet, для лучшего понимания, как всё работает;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — набор инфраструктуры и инструментов для исследования интерпретируемости нейронной сети;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — визуализатор для моделей глубокого обучения и машинного обучения;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — инструмент визуализации для нейросети;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — тензорная доска для pytorch;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — высокоточные модельно-агностические объяснения;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — инструментарий аудита предвзятости и справедливости;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — сравнительное объяснение;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — инструменты визуального анализа и диагностики для облегчения выбора модели машинного обучения;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — интуитивно понятная библиотека для добавления функций построения графиков к объектам scikit-learn;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — унифицированный подход для объяснения результатов любой модели машинного обучения;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — библиотека для отладки / проверки классификаторов машинного обучения и объяснения их прогнозов;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — объяснение предсказаний любого классификатора машинного обучения;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — набор инструментов python, проверяющий модели машинного обучения на предмет предвзятости;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — инструмент для построения графика частичной зависимости;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — реализация Python для пакета R breakDown;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — панель инструментов Python для отдельного условного ожидания;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — библиотека Python для интерпретации моделей;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — инструменты анализа модели для TensorFlow;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — библиотека, которая реализует алгоритмы машинного обучения;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — интерпретация дерева решений scikit-learn и предсказания случайных лесов.

Обучение с подкреплением​

• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — инструментарий для разработки и сравнения алгоритмов обучения с подкреплением.

Распределённые вычисления​

• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — модель программирования Spark для Python;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — распределенная платформа машинного обучения от Samsung;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — платформа и библиотека для распределенного онлайн машинного обучения;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — Microsoft Distributed Machine Learning Toolkit;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — параллельное распределенное глубокое обучение от Baidu;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — распределенное и параллельное машинное обучение;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — Распределенные вычисления в Python.

Вероятностные методы​

• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — вероятностные и графические модели для Python;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — гибкая, масштабируемая, глубоко вероятностная библиотека программирования, построенная на PyTorch;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — Байесовское глубокое обучение;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — Байесовское стохастическое моделирование в Python;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — пакет Python для байесовского статистического моделирования и вероятностного машинного обучения;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — декоратор для многоразовых моделей в PyMC3;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — библиотека для вероятностного моделирования, логического вывода и критики;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — глубокое вероятностное моделирование;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — гауссовские процессы в TensorFlow;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — байесовский вывод с использованием сэмплера No-U-Turn;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — байесовский десерт для лазаньи;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — пакет Python для байесовского машинного обучения с scikit-learn API
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — вероятностная структура программирования, которая облегчает выбор объективной модели с изменяющимся во времени параметром;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — библиотека временных рядов с открытым исходным кодом для Python;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — оценка общих графических моделей;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — библиотека python для работы с вероятностными графическими моделями;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — контролируемая предметно-независимая структура прогнозирования для вероятностного моделирования;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — базовая структура TensorFlow для байесовского глубокого обучения и приближения гауссовского процесса;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — вероятностное программирование и статистический вывод в PyTorch;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — байесовские методы глубокого обучения с вариационным выводом для PyTorch;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — набор инструментов для выборки ансамбля Python для аффинно-инвариантной MCMC;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — библиотека для скрытых полумарковских моделей с явными длительностями;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — байесовский вывод в HSMM и HMM;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — высокоэффективная и модульная реализация гауссовских процессов в PyTorch;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — Python реализации вариантов байесовского алгоритма.

 

[GuDron]

Генетическое программирование​

• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — генетическое программирование на Python;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — распределенные эволюционные алгоритмы в Python;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — платформа генетического программирования для Python с поддержкой GPU;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — строго типизированная среда генетического программирования для Python;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — модуль выбора генетических признаков для scikit-learn.

Оптимизация​

• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — байесовская оптимизация;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — конфигурация последовательного алгоритма на основе модели;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — библиотека, содержащая различные оптимизаторы для настройки гиперпараметров;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — оптимизация распределенного асинхронного гиперпараметра в Python;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — оптимизация гиперпараметров для sklearn;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — эволюционные алгоритмы вместо gridsearch в scikit-learn;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — оболочки SigOpt для методов scikit-learn;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — Python для глобальной оптимизации с использованием гауссовских процессов;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — безопасная байесовская оптимизация;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — последовательная оптимизация на основе модели с scipy.optimize интерфейсом;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — комплексная среда безградиентной оптимизации, написанная на Python;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — исследовательский инструментарий для оптимизации роя частиц в Python;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — бесплатная библиотека Python с открытым исходным кодом для многоцелевой оптимизации;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — байесовская оптимизация с использованием GPflow;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — оптимальная транспортная библиотека Python;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — оптимизация гиперпараметров для моделей Keras.

Обработка естественного языка​

• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — модули, наборы данных и учебные пособия, поддерживающие исследования и разработки в области обработки естественного языка;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — инструментарий классического языка;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — инструментарий обработки естественного языка;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — польский морфологический анализатор;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся оболочки для Python fastText;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — простой конвертер текста в фонемы для нескольких языков.

Компьютерное прослушивание​

• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — библиотека Python для анализа аудио и музыки;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — извлечение аудио функций;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — библиотека для анализа аудио и музыки;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — библиотека для анализа, описания и синтеза аудио и музыки;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — простая, портативная, легкая библиотека функций извлечения аудио функций;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — анализ, поиск и синтез музыки для звуковых сигналов;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — библиотека для дополнения аннотированных аудиоданных;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — библиотека обработки аудио- и музыкальных сигналов Python.

Компьютерное зрение​

• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — обработка изображений SciKit;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — увеличение изображения для экспериментов по машинному обучению;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — дополнения для imgaug;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — библиотека изображений в Python для машинного обучения;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — быстрая библиотека изображений и простая в использовании оболочка для других библиотек.

Feature engineering​

• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — автоматизированное проектирование;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — репозиторий выбора функций в Python;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — аддон scikit-learn для работы с функциями, основанными на set/”group”;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — набор инструментов для создания и тестирования функции машинного обучения;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — реализации метода выбора соответствующих объектов Boruta;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — быстрый алгоритм выбора функции xgboost;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — особенность инженерной оболочки для sklearn;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — Scibit-Learn-совместимая реализация ReBATE на Python;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — совместимая со sklearn реализация Python Multifactor Dimensionality Reduction (MDR) для построения объектов;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — автоматическое извлечение соответствующих функций из временных рядов.

Обработка данных​

• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — мощный инструмент анализа данных Python;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — интеграция Pandas со sklearn;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — оболочка, которая делает scikit-learn полностью совместимым с Pandas;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — взаимодействие NumPy и Pandas с большими данными;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — позволяет запрашивать pandas DataFrames с использованием синтаксиса SQL;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — Pandas Google Big Query;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — универсальные контейнеры данных 1d/2d с функциональностью Transformers для анализа данных;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — data pipeline framework для машинного обучения;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — высокопроизводительное хранилище данных для временных рядов и тиковых данных;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — удобные конвейеры для Pandas DataFrames;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — набор инструментов Python для обработки табличных данных;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — функциональная обработка данных для Pandas;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — Dplyr для Python;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — чистая Python-реализация интерфейсов Apache Spark RDD и DStream;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — pyspark метод для повышения производительности труда разработчиков;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — помогает вам удобно работать со случайными или последовательными пакетами ваших данных и определять их обработку;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — пакет, который максимально быстро применяет любую функцию к кадру данных или серии Pandas.

Статистика​

• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — статистическое моделирование и эконометрика в Python;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — упаковщик StockDataFrame на основе pandas.DataFrame;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — простые статистические функции, реализованные в удобочитаемом Python;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — утилита на основе Pandas для расчета средневзвешенных значений, медиан, распределений, стандартных отклонений и т.д.;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — попарные множественные сравнения пост-специальные тесты;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — обеспечивает реализацию Python механизма статистического вывода.

Визуализация​

• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — plotting with Python;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — визуализация статистических данных с использованием matplotlib;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — интерактивная веб-верстка для Python;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — анализ эффективности прогнозных фондовых факторов;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — библиотека троичных графиков для python с matplotlib;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — фреймворк для анализа эффективности и оценки услуг.

Оценка​

• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — метрики для соревнований Kaggle;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — метрика оценки машинного обучения;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — упрощение оценки моделей scikit-learn графиков и таблиц.

Расчеты​

• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — фундаментальный пакет, необходимый для научных вычислений на Python;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — параллельные вычисления с расписанием задач;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — быстрые функции массива NumPy, написанные на языке C;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — интерфейс NumPy со смешанным внутренним исполнением;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — NumPy-подобный API, ускоренный с помощью CUDA;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — библиотека Python для полилинейной алгебры и тензорных факторизаций;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — поддержка кватернионов в numpy;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — адаптивная и параллельная выборка математических функций.

Пространственный анализ​

• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — инструменты Python для географических данных;
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — библиотека пространственного анализа Python.

Квантовые вычисления​

• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — Python Toolkit для квантового машинного обучения.