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  1. 机器学习spider工具包

  2. 机器学习的各种常用算法matlab语言编写，包括svm,adboost,bagging,svm,决策树，贝叶斯准则等机器学习常用算法

  3. 所属分类：其它

  1. LabVIEW机器学习工具包

  2. LabVIEW环境下的机器学习工具包，需在LabVIEW2010（或以后）版本上运行。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-12-11
    • 文件大小：6mb
    • 提供者：xionghycsu

  1. Labview2010机器学习工具包

  2. Labview2010机器学习工具包，BP，LVQ，SVM，PCA，ICA等等

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-01-02
    • 文件大小：6mb
    • 提供者：annywangan

  1. python2.7+numpy+scipy+matplotlib（机器学习工具win64）

  2. python2.7+numpy+scipy+matplotlib（机器学习工具win64）

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2016-05-22
    • 文件大小：58mb
    • 提供者：abbsqq

  1. 机器学习工具——条件随机场模型

  2. 机器学习工具——条件随机场模型，包含例子和文档

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-02-23
    • 文件大小：661kb
    • 提供者：mengqi_321

  1. dsml-tools：一组数据科学和机器学习工具-源码

  2. dsml-tools-数据科学和机器学习工具

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-28
    • 文件大小：33kb
    • 提供者：weixin_42173205

  1. ml_utils：来自graphlab和numpy的机器学习工具-源码

  2. 安装 光盘./ml_utils 机器学习实用程序 文件（API）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：21kb
    • 提供者：weixin_42101384

  1. kpredict：机器学习工具，用于预测Linux内核大小-源码

  2. 预测 Kpredict是一个ptyhon库，可以使用机器学习功能仅在指定.config文件的情况下预测已编译vmlinux文件的大小。 用法 Kpredict在pip上可用： pip install kpredict 使用它的最直接的方法是运行内置脚本： kpredict .config 支持的版本 借助迁移学习，支持多个版本： 4.13 4.15 4.20 5.0 5.4 5.7 5.8 目前，使用编译器ggc 6.3.0版仅适用于Linux / x86版本。 准确性 在版

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：43mb
    • 提供者：weixin_42153615

  1. 微软分布式机器学习工具包 DMTK 综述 .pdf

  2. 微软分布式机器学习工具包 DMTK 综述 .pdf

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：njufighter

  1. MindMaker：MindMaker UE4机器学习工具包-源码

  2. 适用于UE4的MindMaker AI插件 在虚幻引擎4中创建机器学习AI代理 介绍。 视频： ： 是一个开源插件，可让UE4中的游戏和模拟充当训练自主机器学习代理的环境。 该插件可促进网络连接并随后启动兼容的MindMaker学习引擎，例如，基于算法的编译的。 当前，可以使用深度强化学习来训练代理，深度强化学习是一种将神经网络与学习模型结合在一起以塑造代理行为的机器学习方法。 借助MindMaker，开发人员和研究人员可以轻松地为2D，3D和VR项目训练机器学习代理。 可能的应用范围

  3. 所属分类：其它

  1. mltools：用于R的探索性和诊断性机器学习工具-源码

  2. mltools：用于R的探索性和诊断性机器学习工具

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：54kb
    • 提供者：weixin_42168341

  1. MLDemos：机器学习演示：一个图形界面，用于绘制数据，向其应用各种机器学习工具，并以直观易懂的方式直接查看结果-源码

  2. MLDemos：机器学习演示：一个图形界面，用于绘制数据，向其应用各种机器学习工具，并以直观易懂的方式直接查看结果

  3. 所属分类：其它

  1. tslearn：专门用于时间序列数据的机器学习工具包-源码

  2. tslearn 用于Python时间序列分析的机器学习工具包 部分 描述 安装依赖项和tslearn 关于如何使用tslearn的快速介绍 tslearn功能的广泛概述 指向我们的API参考的链接和示例库 愿意贡献英雄的指南 tslearn对学术文章的引用 安装 有多种安装tslearn的替代方法： PyPi的： python -m pip install tslearn Conda： conda install -c conda-forge tslearn Git： python -

  3. 所属分类：其它

  1. tpot：一种Python自动化机器学习工具，可使用遗传编程来优化机器学习管道-源码

  2. 主人身份： 发展状况： 包装信息： TPOT用于T基于稀土元素-P ipelineØptimization牛逼OOL。 将TPOT考虑为您的数据科学助理。 TPOT是Python自动机器学习工具，可使用遗传编程来优化机器学习管道。 TPOT将智能地探索数千种可能的管道以找到最适合您的数据的管道，从而使机器学习中最繁琐的部分自动化。 机器学习管道示例 TPOT完成搜索之后（或者您厌倦了等待），它会为您提供找到的最佳管道的Python代码，以便您可以从那里修改管道。 TPOT建立在s

  3. 所属分类：其它

  1. igel：一种令人愉悦的机器学习工具，可让您无需编写代码即可训练，测试和使用模型-源码

  2. igel：一种令人愉悦的机器学习工具，可让您无需编写代码即可训练，测试和使用模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：12mb
    • 提供者：weixin_42125826

  1. docker-alpine-python-machinelearning：带有Python机器学习工具的小型Docker映像（〜180MB）https：//hub.docker.comrfrolvladalpine-python-machi

  2. docker-alpine-python-machinelearning：带有Python机器学习工具的小型Docker映像（〜180MB）https：//hub.docker.comrfrolvladalpine-python-machinelearning

  3. 所属分类：其它

  1. CVE-Search：CVE-Search（名称仍为字母），是一种机器学习工具，致力于检测Twitter，Github等社交网络中的漏洞利用或概念证明。 它还能够在CVE上的Google，Yandex，DuckDuckGo上进行相关搜索，并

  2. CVE搜索 CVE-Search（名称仍为字母）是一种机器学习工具，专注于检测Twitter，Github等社交网络中的漏洞利用或概念证明。 它还能够在CVE上的Google，Yandex，DuckDuckGo上进行相关搜索，并检测内容是否可能是功能漏洞，概念证明或仅仅是有关漏洞的信息。 入门 # Run the application $ git clone https://github.com/alexfrancow/CVE-Search && cd CVE-Search $ pip3

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：21mb
    • 提供者：weixin_42116921

  1. ml：JavaScript中的机器学习工具-源码

  2. ml.js-Javascr ipt中的机器学习工具 介绍 该库是组织中开发的工具的编译。 它主要维护供浏览器使用。 如果您使用的是Node.js，则您可能希望仅将所需的库添加到依赖项中，因为它们通常会更频繁地发布到npm。 我们为所有npm软件包名称加上ml- （例如ml-matrix）前缀，以便于查找。 要将ml.js库包含在网页中： 它将用作全局ML变量。 该软件包为UMD格式。 随附库列表 无监督学习 主

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：711kb
    • 提供者：weixin_42104366

  1. kubeflow：Kubernetes的机器学习工具包-源码

  2. Kubeflow是机器学习操作的云原生平台-管道，培训和部署。 文献资料 请参考上的官方文档。 工作小组 Kubeflow社区被组织成具有相关存储库的工作组（WG），这些存储库专注于ML平台的特定部分。 快速链接 参与其中 请参考页面。

  3. 所属分类：其它

  1. 带有Python的机器学习工具包：使用Python的机器学习工具包-源码

  2. 带有Python的机器学习工具包 实用的Python机器学习工具包 评估回归模型的性能（MAE与MSE） 通常，MSE或RMSE不仅用作回归模型的损失函数，而且还用于评估这种模型的性能。 但是，有些人声称MSE不是衡量平均模型性能的合适方法。 “我们的发现表明，MAE是更自然的平均误差度量，并且（与RMSE不同）是明确的”（Willmott和Matsuura 2005） “相反，评估模型性能通常需要结合指标，包括但不限于RMSE和MAE，”（Chai和Draxler，2014年）-相关论文

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