化学试剂盒

scikitlearn:python中的机器学习。Scikit learn是一个Python模块,它集成了各种用于中等规模有监督和无监督问题的最新机器学习算法。非机器学习的重点是将非机器学习的专家带到高水平。重点放在易用性、性能、文档和API一致性上。它具有最小的依赖性,并且在简化的BSD许可下分发,鼓励在学术和商业环境中使用它。源代码、二进制文件和文档可以从url{http://scikit learn.sourceforge.net}下载。


zbMATH中的参考文献,1标准件)

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  1. Bartzos,Evangelos;Emiris,Ioannis Z.;Legerský,Jan;Tsigaridas,Elias:关于(\mathbbR^2,\mathbbR^3)和(S^2)(2021)中最小刚性图的最大实嵌入数
  2. D、 C.L.Handler,P.A.Haynes:肽肽肽肽-应用机器学习算法评估鸟枪蛋白质组学数据中的复制质量(2021年)不是zbMATH
  3. Pavel Karban;Pánek,David;Orosz,Tamás;Petršová,Iveta;Doležel,Ivo:基于FEM的稳健设计优化与Agros和Ārtap(2021年)
  4. Abrishami,Tara;Guillen,Nestor;Rule,Parker;Schutzman,Zachary;Solomon,Justin;Weighill,Thomas;Wu,Si:通过最优传输的图划分几何(2020)
  5. Alain Jungo,Olivier Scheidegger,Mauricio Reyes,Fabian Balsiger:pymia:基于深度学习的医学图像分析中数据处理和评估的Python包(2020)阿尔十四
  6. Albert Steppi;Benjamin M.Gyori;John A.Bachman:Adeft:基于Acromine的文本实体歧义消除与生物医学文献应用(2020)不是zbMATH
  7. Alexanderov,Alexander;Benidis,Konstantinos;Bohlke Schneider,Michael;Flunkert,Valentin;Gasthaus,Jan;Januschowski,Tim;Maddix,Danielle C;Rangapuram,Syama;Salinas,David;Schulz,Jasper;Stella,Lorenzo;Türkmen,Ali Caner;Wang,Yuyang:Glounts:Python中的概率和神经时间序列建模(2020)
  8. 马修·安德鲁斯;安格尔,汤姆·亚斯;埃查克斯,乔治·乔治;莱昂纳杜齐,罗伯托;罗切特,加斯帕;蒂里,路易;扎尔卡,约翰;马拉特,圣潘;安德,约金;贝利洛夫斯基,尤金;布鲁娜,琼;洛斯坦伦,文森特;乔达里,穆阿维兹;希恩,马修J;欧亚龙,爱德华;张思欣;席拉,卡敏;艾肯伯格,迈克尔:Kymatio:Python中的散射变换(2020)
  9. Anil,Robin;Capan,Gokhan;Drost From,Isabel;Dunning,Ted;Friedman,Ellen;Grant,Trevor;Quinn,Shannon;Ranjan,Paritosh;Schelter,Sebastian;Yılmazel,Özgür:Apache Mahout:分布式数据流系统上的机器学习(2020)
  10. Anthony D.Blaom、Franz Kiraly、Thibaut Lienart、Yiannis Simillides、Diego Arenas、Sebastian J.Vollmer:MLJ:A Julia package for Compositable Machine Learning(2020年)阿尔十四
  11. Armin Moin,Stephan Rössler,Marouane Sayih,Stephan Günnemann:从事物的建模语言(ThingML)到事物的机器学习(ThingML2)(2020)阿尔十四
  12. Arun S.Maiya:ktrain:用于增强机器学习的低代码库(2020)阿尔十四
  13. 巴比耶罗,皮埃特罗;西拉维尼亚,加布里埃尔;西里西奥内,吉安萨尔沃;托达,阿尔贝托;斯奎莱罗,乔瓦尼:生成神经原型以指导快速和可解释的决策(2020年)
  14. Barbiero,Pietro;Tonda,Alberto:用进化核心集理解经济学数据集(2020)
  15. Benedek Rozemberczki,Oliver Kiss,Rik Sarkar:面向API的无监督图形学习开源Python框架(2020)阿尔十四
  16. 本杰明·H·萨维茨基、劳伦·A·休斯、史蒂文·E·泽特曼、哈米什·G·布朗、赵世腾、菲利普·M·佩兹、爱德华·S·巴纳德、詹妮弗·多诺霍、路易斯·兰格尔·达科斯塔、托马斯·C·佩金、埃利斯·肯尼迪、马修·T·詹尼什、马修·M·施耐德、帕特里克·赫林、奇兰吉维·戈帕尔、亚伯拉罕·阿纳波尔斯基、彼得·埃尔西尤斯、玛丽·斯科特、吉姆·西斯顿、安德鲁·M·米诺,Colin Ophus:py4DSTEM:四维扫描透射电子显微镜数据集多模式分析软件包(2020)阿尔十四
  17. Asharv Bhosekar;Ierapetritou,Marianthi:多企业供应链的非连续无衍生产品优化框架(2020)
  18. Blanco,Víctor;Japón,Alberto;Puerto,Justo:基于SVM的多类分类的超平面优化安排(2020)
  19. 布朗德尔,马修;马丁斯,安德烈夫特;尼库莱,弗拉德:学习与芬切尔杨损失(2020年)
  20. Boehmke,Brad;Greenwell,Brandon M.:使用R进行实际操作的机器学习(2020)

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