机器学习开源软件
为了支持开源软件运动，JMLR MLOSS发布了与非普通机器学习算法、工具箱甚至科学计算语言的实现相关的贡献。提交说明可用在这里.
- solo-learn:视觉表征学习的自我监督方法库
- 维克托·吉尔赫梅·图里西·达科斯塔（Victor Guilherme Turrisi da Costa）、恩里科·菲尼（Enrico Fini）、莫因·纳比（Moin Nabi）、尼库·塞贝（Nicu Sebe）、伊丽莎·里奇; (56):1−6, 2022.
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- SMAC3：用于超参数优化的通用贝叶斯优化包
- 马吕斯·林道尔（Marius Lindauer）、凯萨琳娜·艾根斯佩格（Katharina Eggensperger）、马蒂亚斯·费勒（Matthias Feurer）、安德烈·比登卡普（AndréBiedenkapp）、迪凡·登（Difan Deng）、卡罗琳·本杰明斯（Carolin Benjamins）、蒂姆·; (54):1−9, 2022.
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- DoubleML——Python中双机器学习的面向对象实现
- 菲利普·巴赫、维克托·切尔诺朱科夫、马尔特·库尔茨、马丁·斯宾德勒; （53）：2022年1月6日。
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- 多模式学习工具箱（scikit-multimodallearn）
- 多米尼克·贝尼埃利（Dominique Benielli）、巴普蒂斯特·鲍文（Baptiste Bauvin）、索科尔·科索（Sokol Koço）、瑞卡·胡萨里（Riikka Huusari）、塞西尔·卡波尼（Cécile Capponi）、哈切姆·卡德里（Hachem Kadri）、弗朗索瓦·拉; (51):1−7, 2022.
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- 稳定基础3：可靠的强化学习实施
- 安东宁·拉芬（Antonin Raffin）、阿什利·希尔（Ashley Hill）、亚当·格利夫（Adam Gleave）、安西·卡内维斯托（Anssi Kanervisto）、马克西米利安·厄内斯特斯（Maximilian Ernestus）、诺亚·多尔曼（Noah Dormann）; (268):1−8, 2021.
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- DIG：深入图形深度学习研究的交钥匙图书馆
- 刘孟、罗友志、王丽梅、谢耀晨、郝媛、桂树瑞、余海阳、赵旭、张京屯、刘毅、严克强、刘浩然、丛福、波拉·莫泽金、张宣、水王记; (240):1−9, 2021.
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- sklvq:Scikit学习向量量化
- Rick van Veen、Michael Biehl、Gert-Jan de Vries; (231):1−6, 2021.
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- FATE：具有数据保护的工业级协作学习平台
- 杨柳、陶凡、陈天健、钱旭、强阳; (226):1−6, 2021.
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- TensorHive：分布式机器学习工作负载的独占GPU访问管理
- Pawe Ro shi ciszewski、Micha Martyniak、Filip Schodowski; (215):1−5, 2021.
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- dalex：Python中具有交互式可解释性和公平性的负责任机器学习
- Hubert Baniecki、Wojciech Kretowicz、Piotr Piątyszek、Jakub Wi-si niewski、Przemysław Biecek; （214）：2021年1月7日。
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- mlr3pipelines-R中的灵活机器学习管道
- 马丁·宾德、弗洛里安·普菲斯特勒、米歇尔·朗、伦纳特·施奈德、拉尔斯·科特霍夫、伯恩德·比施尔; (184):1−7, 2021.
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- Alibi Explain：解释机器学习模型的算法
- Janis Klaise、Arnaud Van Looveren、Giovanni Vacanti、Alexandru Coca; (181):1−7, 2021.
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- 用于柔性数值优化的ensmallen库
- Ryan R.Curtin、Marcus Edel、Rahul Ganesh Prabhu、Suryoday Basak、Zhihao Lou、Conrad Sanderson; (166):1−6, 2021.
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- 蘑菇RL：简化强化学习研究
- 卡洛·德埃拉莫（Carlo D’Eramo）、戴维德·塔特奥（Davide Tateo）、安德烈亚·博纳里尼（Andrea Bonarini）、马塞洛·莱斯特利（Marcello Restelli）、扬·彼得斯（Jan Peters）; (131):1−5, 2021.
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- River:Python流数据的机器学习
- 雅各布·蒙蒂尔（Jacob Montiel）、马克斯·哈尔福德（Max Halford）、索洛·马蒂洛·马斯特利尼（Saulo Martiello Mastelini）、杰弗里·博尔米尔（Geoffrey Bolmier）、拉斐尔·索蒂（Raphael Sourty）、罗宾·维塞（Robin Vaysse）、阿迪尔·佐伊廷（Adil Zouitine）、继承人穆里; （110）：2021年1月8日。
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- mvlearn:Python中的多视图机器学习
- 罗南·佩里（Ronan Perry）、加文·米什勒（Gavin Mischler）、理查德·郭（Richard Guo）、西奥多·李（Theodore Lee）、亚历山大·张（Alexander Chang; (109):1−7, 2021.
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- OpenML-Python:OpenML的可扩展Python API
- Matthias Feurer、Jan N.van Rijn、Arlind Kadra、Pieter Gijsbers、Neeratyoy Mallik、Sahithya Ravi、Andreas Müller、Joaquin Vanschoren、Frank Hutter; (100):1−5, 2021.
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- POT:Python优化传输
- 雷米·弗拉马利、尼古拉·科蒂、亚历山大·格兰福特、莫赫塔尔·阿拉亚、奥雷利·博伊斯布农、斯坦尼斯拉斯·尚本、莱蒂蒂亚·沙佩尔、阿德里安·科尔恩夫洛斯、基利安·法特拉斯、尼莫·福尼尔、莱奥·戈瑟隆、纳塔利·T.H.盖劳、希查姆·贾纳蒂、阿兰·拉科托马蒙吉、伊夫根·雷德科、安托万·罗莱特、安东尼·舒茨、维维安·塞古、丹尼尔·萨瑟兰、罗曼·塔文纳德、，Alexander Tong、Titouan Vayer; (78):1−8, 2021.
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- ChainerRL：深度强化学习库
- 藤田康弘、长垣县Prabhat、加藤俊树、石川高弘; (77):1−14, 2021.
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- GPU上的内核操作，带Autodiff，无内存溢出
- 本杰明·查利尔（Benjamin Charlier）、让·费迪（Jean Feydy）、琼·阿列克西斯·格拉内斯（Joan Alexis Glaunès）、弗朗索瓦斯·达维德·科林（Francois-Duid Collin）、吉斯兰·杜里夫; (74):1−6, 2021.
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- giotto-tda：用于机器学习和数据探索的拓扑数据分析工具包
- 纪尧姆·陶赞（Guillaume Tauzin）、翁贝托·卢波（Umberto Lupo）、刘易斯·汤斯顿（Lewis Tunstall）、朱利安·布雷拉·佩雷斯（Julian Burella Pérez）、马特奥·卡奥西（Matteo Caorsi）、安妮巴尔·梅迪纳·马多内斯（Anibal M.Medina; (39):1−6, 2021.
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- Pykg2vec：用于知识图嵌入的Python库
- Shih-Yuan Yu、Sujit Rokka Chhetri、Arquimedes Canedo、Palash Goyal、Mohammad Abdullah Al-Faruque; (16):1−6, 2021.
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- 算法比较：图形结构学习算法与TETRAD的性能比较
- 约瑟夫·拉姆齐（Joseph D.Ramsey）、丹尼尔·马林斯基（Daniel Malinsky）、凯文·别伊（Kevin V.Bui）; (238):1−6, 2020.
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- Geomstats：机器学习中黎曼几何的Python包
- 尼娜·米奥兰（Nina Miolane）、尼古拉斯·圭圭（Nicolas Guigui）、爱丽丝·勒·布里甘特（Alice Le Brigant）、约翰·马瑟（Johan Mathe）、本杰明·侯（Benjamin Hou）、亚恩·丹沃达斯（Yann Thanwerdas）、斯特凡·海德（Stefan Heyder）、奥利维尔·佩尔特（Olivier Peltre）、尼古拉·科普（Niklas Koep）、哈迪·扎提提（Hadi Zaatti）; (223):1−9, 2020.
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- scikit-survival：基于scikit-learn构建的时间-事件分析库
- 塞巴斯蒂安·普尔斯特尔; (212):1−6, 2020.
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- Scikit-network:Python中的图形分析
- 托马斯·博纳德（Thomas Bonald）、内森·德拉腊（Nathan de Lara）、昆汀·卢茨（Quentin Lutz）、伯特兰·夏彭蒂尔（Bertrand Charpentier）; (185):1−6, 2020.
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- apricot：Python中数据摘要的子模块选择
- 雅各布·施赖伯（Jacob Schreiber）、杰弗里·比尔姆斯（Jeffrey Bilmes）、威廉·斯塔福德·诺布尔（William Stafford Noble）; (161):1−6, 2020.
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- 度量学习：Python中的度量学习算法
- William de Vazelhes、CJ Carey、Yuan Tang、Nathalie Vauquier、Aurélien Bellet; （138）：2020年1月6日。
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- 基于上下文结构的图的概率学习
- 大卫·巴丘、费德里科·埃里卡、阿莱西奥·米凯利; (134):1−39, 2020.
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- AI解释360：用于理解数据和机器学习模型的可扩展工具包
- 维杰伊·阿里亚、瑞秋·K·E·贝拉米、陈品玉、阿米特·德胡兰达尔、迈克尔·欣德、塞缪尔·霍夫曼、斯蒂芬妮·胡德、Q·维拉·廖、罗尼·卢斯、阿列克桑德拉·莫吉洛维奇、萨米·穆拉德、巴勃罗·佩德蒙特、拉米娅·拉格汉德拉、约翰·理查兹、普拉桑娜·萨蒂盖里、卡提基安·尚穆甘、莫宁德·辛格、库什·瓦什尼、丹尼斯·韦、张云峰; (130):1−6, 2020.
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- Apache Mahout:分布式数据流系统上的机器学习
- 罗宾·安尼尔（Robin Anil）、戈坎·卡潘（Gokhan Capan）、伊莎贝尔·德罗斯特·弗洛姆（Isabel Drost-Fromm）、特德·邓宁（Ted Dunning）、埃伦·弗里德曼（Ellen Friedman）、特雷弗·格兰特（Trevor Grant）、香农·奎因（Shannon Quinn）、帕里托什·兰扬; (127):1−6, 2020.
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- Tselearn，时间序列数据的机器学习工具包
- 罗曼·塔维纳（Romain Tavenard）、约翰·法乌兹（Johann Faouzi）、吉勒斯·范德维尔（Gilles Vandewiele）、费利克斯·迪沃（Felix Divo）、纪尧姆·安德罗斯（Guillaume Androz）、切斯特·霍尔茨（Chester Holtz）、玛丽·佩恩（Marie Payne）、罗曼·尤恰克（Roman Yurcha; (118):1−6, 2020.
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- GluonTS：Python中的概率和神经时间序列建模
- 亚历山大·亚历山德罗夫（Alexander Alexandrov）、康斯坦蒂诺斯·贝尼迪斯（Konstantinos Benidis）、迈克尔·博尔克·施奈德（Michael Bohlke-Schneider）、瓦伦丁·弗伦克特（Valentin Flunkert）、扬·加斯豪斯（Jan Gasthaus）、蒂姆·亚努肖夫斯基（Tim Januschowski）、丹尼尔·马迪克斯（Danielle C.Maddix）、赛玛·兰加; (116):1−6, 2020.
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- MFE：走向可重复元特征提取
- 埃德西奥·阿尔科巴萨（Edesio Alcobaça）、菲利佩·西奎拉（Felipe Siqueira）、阿德里亚诺·里沃利（Adriano Rivolli; (111):1−5, 2020.
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- ThunderGBM：快速GBDT和GPU上的随机森林
- 温泽毅、刘汉峰、石家帅、李钦斌、何炳生、陈健; （108）：2020年1月5日。
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- AI-Toolbox：用于强化学习和规划的C++库（使用Python绑定）
- 尤金尼奥·巴吉亚奇（Eugenio Bargiacchi）、迪德里克·罗杰斯（Diederik M.Roijers）、安·诺韦（Ann Nowé）; (102):1−12, 2020.
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- pyDML：用于远程度量学习的Python库
- 胡安·路易斯·苏亚雷斯、萨尔瓦多·加西亚、弗朗西斯科·埃雷拉; (96):1−7, 2020.
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- Cornac：多模式推荐系统的比较框架
- 阿希莱斯·萨拉赫、奎科·团仲、哈迪·劳伊; (95):1−5, 2020.
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- Kymatio：Python中的分散变换
- 马修·安德烈（Mathieu Andreux）、托马斯·安格斯（Tomás Angles）、乔治奥斯·埃萨奇斯（Georgios Exarchakis）、罗伯托·莱昂纳杜齐（Roberto Leonarduzzi）、加斯帕·罗切特（Gaspar Rochette）、路易斯·特里（Louis Thiry）、约翰·扎尔卡（John Zarka）、圣埃芬·马拉特（Stéphane Mallat）、约金·安登（Joakim Andéen）、尤金·贝里洛夫斯基; (60):1−6, 2020.
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- GraKeL:Python中的图形内核库
- 吉安尼斯·西格利迪斯、吉安尼斯尼科伦佐斯、斯特拉蒂斯·利尼奥斯、克里斯托斯·贾齐迪斯、康斯坦蒂诺斯·斯基安尼斯、米查利斯·瓦齐吉安尼斯; （54）：2020年1月5日。
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- pyts：用于时间序列分类的Python包
- Johann Faouzi、Hicham Janati; (46):1−6, 2020.
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- TensorFlow（T3F）上的张量列分解
- 亚历山大·诺维科夫（Alexander Novikov）、帕维尔·伊兹迈洛夫（Pavel Izmailov）、瓦伦丁·赫鲁尔科夫（Valentin Khrulkov），迈克尔·菲格诺夫（Michael Figurnov）、伊万·奥塞莱德茨（Ivan Oseledets）; (30):1−7, 2020.
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- ORCA：有序回归的Matlab/Octave工具箱
- 哈维尔·桑切斯·莫内德罗、佩德罗·古铁雷斯、玛丽亚·佩雷斯-奥尔蒂斯; (125):1−5, 2019.
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- PyOD：用于可伸缩异常检测的Python工具箱
- Yue Zhao、Zain Nasrulah、Zheng Li; (96):1−7, 2019.
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- iNNestigate神经网络！
- 马克西米利安·阿尔伯（Maximilian Alber）、塞巴斯蒂安·拉普什金（Sebastian Lapuschkin）、菲利普·西格勒（Philipp Seegerer）、米里亚姆·哈格尔（Miriam Hägele）、克里斯托夫·舒特（Kristof T.Schütt）、格里戈伊尔·蒙塔文（Grégoire Montavon）、沃西奇·萨梅克（Wojciech Samek）、; (93):1−8, 2019.
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- 情感推文：一个分析推文中情感的Weka包
- 费利佩·布拉沃·马尔克斯（Felipe Bravo-Marquez）、艾比·弗兰克（Eibe Frank）、伯恩哈德·普法林格（Bernhard Pfahringer）、赛义夫·穆罕默德（Saif M.Mohammad）; (92):1−6, 2019.
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- SMART：用于监督学习的开源数据标记平台
- Rob Chew、Michael Wenger、Caroline Kery、Jason Nance、Keith Richards、Emily Hadley、Peter Baumgartner; (82):1−5, 2019.
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- 毕加索：R和Python中用于高维数据分析的稀疏学习库
- 葛杰生、李兴国、蒋浩明、刘汉、张彤、王梦迪、赵拓; (44):1−5, 2019.
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- Pyro：深度通用概率编程
- Eli Bingham、Jonathan P.Chen、Martin Jankowiak、Fritz Obermeyer、Neeraj Pradhan、Theofanis Karaletsos、Rohit Singh、Paul Szerlip、Paul-Horsfall、Noah D.Goodman; (28):1−6, 2019.
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- TensorLy:在Python中学习Tensor
- 让·科斯赛菲（Jean Kossaifi）、亚尼斯·帕纳加基斯（Yannis Panagakis）、阿尼玛·阿南德库马尔（Anima Anandkumar）、马贾·潘蒂奇（Maja Pantic）; (26):1−6, 2019.
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- spark-crowd：从众包大数据中学习的火花包
- 恩里克·罗德里戈（Enrique G.Rodrigo）、胡安·阿莱多（Juan A.Aledo）、何塞·加梅斯（JoséA.Gámez）; (19):1−5, 2019.
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- scikit-multilern:用于多标签分类的Python库
- 彼得罗·西马恩斯基（Piotr Szymaánski）、托马斯·卡伊达诺维奇（Tomasz Kajdanowicz）; (6):1−22, 2019.
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- Seglearn：用于学习序列和时间序列的Python包
- David M.Burns、Cari M.Whyne; (83):1−7, 2018.
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- Scikit Multiflow：一个多输出流媒体框架
- 雅各布·蒙蒂尔、杰西·里德、阿尔伯特·比费特、塔勒·阿卜杜塞勒姆; (72):1−5, 2018.
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- OpenEnsembles：用于Ensemble集群的Python资源
- Tom Ronan、Shawn Anastasio、Zhijie Qi、Pedro Henrique S.Vieira Tavares、Roman Sloutsky、Kristen M.Naegle; (26):1−6, 2018.
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- ThunderSVM:GPU和CPU上的快速SVM库
- 温泽毅、石家帅、李秦斌、何炳生、陈健; (21):1−5, 2018.
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- ELFI：无似然推理引擎
- 贾诺·林图萨里（Jarno Lintusari）、亨利·维奥列科斯基（Henri Vuollekoski）、安蒂·坎卡斯拉西奥（Antti Kangasrääsiö）、库斯蒂·斯凯恩（Kusti Skytén）、马尔蒂宁（Pekka Marttinen）、迈克尔·U·古特曼（Michael U.Gutmann）、阿基·维塔里（Aki Vehtari）; (16):1−7, 2018.
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- SGD库：随机优化算法的MATLAB库
- Hiroyuki Kasai先生; (215):1−5, 2018.
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- tick：用于统计学习的Python库，重点是Hawkes过程和时间相关模型
- Emmanuel Bacry、Martin Bompaire、Philip Deegan、Stéphane Gaíffas、Soren V.Poulsen; (214):1−5, 2018.
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- KELP：基于内核的学习平台
- 西蒙·菲利斯（Simone Filice）、朱塞佩·卡斯特卢奇（Giuseppe Castellucci）、乔瓦尼·达·圣马蒂诺（Giovanni Da San Martino）、亚历克斯（Aless）、罗·莫希蒂（ro Moschitti）、丹尼尔·克罗斯（Danilo Croce）、; (191):1−5, 2018.
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- Pycobra:用于集成学习和可视化的Python工具箱
- Benjamin Guedj，Bhargav Srinivasa Desikan; (190):1−5, 2018.
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- HyperTools：用于获取高维数据的几何洞察力的Python工具箱
- Andrew C.Heusser、Kirsten Ziman、Lucy L.W.Owen、Jeremy R.Manning; (152):1−6, 2018.
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- openXBOW——介绍Passau Open-Source Crossmodel Bagof-Word工具包
- 马克西米利安·施密特，比约恩·舒勒; (96):1−5, 2017.
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- MADP工具箱：（多）Agent系统中规划和学习的开源库
- Frans A.Oliehoek、Matthijs T.J.Spaan、Bas Terwijn、Philipp Robbel、Jo\~{a} o个V.弥赛亚; (89):1−5, 2017.
[防抱死制动系统][pdf格式][围兜] [代码]
- GPflow：使用TensorFlow的高斯进程库
- 亚历山大·德·马修斯（Alexander G.de G.Matthews）、马克·范德威尔克（Mark van der Wilk）、汤姆·尼克森（Tom Nickson）、藤井敬介（Keisuke Fujii）、亚历克西斯·布库瓦拉斯（Alexis Boukouvalas）、巴勃罗·勒（Pablo Le）、n-Villagr（n-Villagrar）; （40）：2017年1月6日。
[防抱死制动系统][pdf格式][围兜] [代码][网页]
- GFA：利用群因子分析对多个数据源进行探索性分析
- Eemeli Leppäaho、Muhammad Ammad ud din、Samuel Kaski; (39):1−5, 2017.
[防抱死制动系统][pdf格式][围兜] [代码][r-项目.org]
- POMDPs.jl：不确定性下的顺序决策框架
- Maxim Egorov、Zachary N.Sunberg、Edward Balaban、Tim A.Wheeler、Jayesh K.Gupta、Mykel J.Kochenderfer; (26):1−5, 2017.
[防抱死制动系统][pdf格式][围兜] [代码][网页]
- Auto-WEKA 2.0：WEKA中的自动模型选择和超参数优化
- Lars Kotthoff、Chris Thornton、Holger H.Hoos、Frank Hutter、Kevin Leyton-Brown; (25):1−5, 2017.
[防抱死制动系统][pdf格式][围兜] [代码][网页]
- JSAT:Java统计分析工具，机器学习库
- 爱德华·拉夫; (23):1−5, 2017.
[防抱死制动系统][pdf格式][围兜] [代码][网页]
- 不平衡学习：机器学习中解决不平衡数据集诅咒的Python工具箱
- 纪尧姆·莱马西特、费尔南多·诺盖拉、克里斯托斯·阿里达斯; (17):1−5, 2017.
[防抱死制动系统][pdf格式][围兜] [代码][网页]
- 炼油厂：一个开源主题建模Web平台
- Daeil Kim、Benjamin F.Swanson、Michael C.Hughes、Erik B.Sudderth; (12):1−5, 2017.
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- SnapVX:一种基于网络的凸优化求解器
- David Hallac、Christopher Wong、Steven Diamond、Abhijit Sharang、Rok Sosić、Stephen Boyd、Jure Leskovec; (4):1−5, 2017.
[防抱死制动系统][pdf格式][围兜] [代码][斯坦福大学]
- fastFM：分解机器库
- 伊曼纽尔·拜耳; (184):1−5, 2016.
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- 梅格曼：Python中的可伸缩流形学习
- 詹姆斯·麦奎因、玛丽娜·梅勒、雅各布·范德普拉斯、张中岳; (148):1−5, 2016.
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- JCLAL：一个用于主动学习的Java框架
- 奥斯卡·雷耶斯（Oscar Reyes）、爱德华多·佩雷斯（Eduardo Pérez）、玛丽亚·德尔·卡门·罗德里格斯-埃尔南德斯（María del Carmen Rodríguez-Hernández）、哈比卜·M·法登（Habib M.Fardoun; (95):1−5, 2016.
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- LIBMF：共享内存系统中并行矩阵分解库
- 魏圣钦、伯文元、杨梦元、永壮、余钦娟、林志仁; (86):1−5, 2016.
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- CVXPY：一种用于凸优化的Python嵌入建模语言
- 史蒂文·戴蒙德、斯蒂芬·博伊德; （83）：2016年1月5日。
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- 通过训练卷积神经网络比较图像块的立体匹配
- Jurežbontar，Yann Le村; (65):1−32, 2016.
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- MLlib:Apache Spark中的机器学习
- 孟祥瑞（Xiangrui Meng）、约瑟夫·布拉德利（Joseph Bradley）、伯拉克·亚武兹（Burak Yavuz）、埃文·斯帕克斯（Evan Sparks）、希瓦兰·文卡塔拉曼（Shivaram Venkataraman）、戴维斯·刘（Davies Liu）、杰里米·弗里曼（Jeremy Freeman）、蔡德培（DB Tsai）、曼尼什·阿姆德（Manish Amde）、肖恩·欧; (34):1−7, 2016.
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- MEKA:WEKA的多标签/多目标扩展
- Jesse Read、Peter Reutemann、Bernhard Pfahringer、Geoff Holmes; (21):1−5, 2016.
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- 哈里：测量弦相似性的工具
- 康拉德·里克（Konrad Rieck），克里斯蒂安·雷森格尔（Christian Wressneger）; (9):1−5, 2016.
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- partykit:R中递归Partytioning的模块化工具包
- 托尔斯滕·霍霍恩（Torsten Hothorn）、阿奇姆·泽利斯（Achim Zeileis）; (118):3905−3909, 2015.
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- CEKA：挖掘人群智慧的工具
- Jing Zhang、Victor S.Sheng、Bryce A.Nicholson、Xindong Wu; (88):2853−2858, 2015.
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- pyGPs——用于高斯过程回归和分类的Python库
- Marion Neumann、Shan Huang、Daniel E.Marthaler、Kristian Kersting; (80):2611−2616, 2015.
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- Libra概率模型工具包
- 丹尼尔·洛德（Daniel Lowd），阿米尔穆罕默德·鲁谢纳斯（Amirmohammad Rooshenas）; (75):2459−2463, 2015.
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- RLPy：一个基于价值-功能的教育和研究强化学习框架
- Alborz Geramifard、Christoph Dann、Robert H.Klein、William Dabney、Jonathan P.How; (46):1573−1578, 2015.
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- Encog:Java和C的可互换机器学习模型库#
- 杰夫·希顿; (36):1243−1247, 2015.
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- R中高维线性回归和精确矩阵估计的flare包
- 李兴国、赵拓、袁晓明、刘韩; (18):553−557, 2015.
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- 引入CURRENT：慕尼黑开源CUDA递归神经网络工具包
- 费利克斯·温格; (17):547−551, 2015.
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- JCLEC中遗传规划算法的分类模块
- Alberto Cano、JoséMaría Luna、Amelia Zafra、Sebastián Ventura; (15):491−494, 2015.
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- SAMOA：可扩展的高级大规模在线分析
- 吉安马尔科·德·弗朗西西·莫拉莱斯（Gianmarco De Francisci Morales），阿尔伯特·比费特（Albert Bifet）; (5):149−153, 2015.
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- BudgetedSVM：可缩放SVM近似的工具箱
- Nemanja Djuric、Liang Lan、Slobodan Vucetic、庄旺; (84):3813−3817, 2013.
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- MULTIBOOST：一种多用途升压包
- 贾勒尔·本布齐德（Djalel Benbouzid）、罗伯特·布萨·费科特（Róbert Busa-Fekete）、诺曼·卡萨格兰德（Norman Casagrande）、弗朗索瓦斯·达维德·科林（François-David Collin）、巴拉兹·凯格尔; (18):549−553, 2012.
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- 华夫饼干：机器学习工具包
- 迈克尔·加斯勒; (69):2383−2387, 2011.
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- CARP：寻找优秀聚类算法的软件
- 沃洛德米尔·梅尼科夫（Volodymyr Melnykov）、兰扬·迈特拉（Ranjan Maitra）; (3):69−73, 2011.
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- LIBLINEAR：大型线性分类库
- 范荣恩、张凯伟、谢卓奎、王祥瑞、林志仁; (61):1871−1874, 2008.
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