科学工具包

SCIKIT学习:Python中的机器学习。SCIKIT学习是一个集成了各种最先进的机器学习算法的Python模块,用于中等规模的监督和无监督问题。这个软件包着重于使用通用高级语言将机器学习带到非专家。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,并在简化的BSD许可证下分发,鼓励其在学术和商业环境中使用。源代码、二进制文件和文档可以从URL {http://SCIKEngult.SooSoCurf.net }下载。


ZBMaX中的参考文献(168篇)1标准条款

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按年份排序(引文
  1. Adilina,谢赫;法里德,DeWangMD;Shatabda,SkkkHar:利用Chou PseAAC(2019)的关键特征预测有效的DNA结合蛋白预测
  2. Alexander J. Gates;Yong Yeol Ahn:CluSim:计算聚类相似度的Python软件包(2019)不是ZB数学
  3. Alex Boyd,Dennis L. Sun:鲑鱼:Python的符号线性回归包(2019)阿西夫
  4. Amir M. Mir;Jalal A. Nasiri:LtxTimsVM:标准双支持向量机分类器的简单快速实现(2019)不是ZB数学
  5. Benjamin Bengfort;Rebecca Bilbro:黄砖:可视化SCIKIT学习模型选择过程(2019)不是ZB数学
  6. 布吕尼,雷纳托;比安奇,詹尼皮罗;多伦特,科西莫;Leporelli,克劳迪奥:数据作为概率离散选择行为分析工具的逻辑分析(2019)
  7. 卡萨利基奥,朱塞佩;Bossek,雅各布;Lang,米歇尔;基尔霍夫,Dominik;Kerschke,Pascal;Hoffne,本杰明;Sebod,Joaquin;BixChl,Y::TeXTutopnML:一个连接到机器学习平台OpenML(2019)的TeXTrtTrp打包
  8. 车汝斌,乔凡尼:共形预测器的多数投票集合(2019)
  9. Cimrman,罗伯特;Lukk-,VLaimiyr;Rohan,Eduard:Python中使用SFEPY(2019)的多尺度有限元计算
  10. Daniel Smilkov,Nikhil Thorat,Yannick Assogba,Ann Yuan,Nick Kreeger,Ping Yu,康一张,Y,Y,Y,Y,Y,Y,Y,Y,Y,Y,Y,Y,Y,Y,Y,Y:TysFrace.js:Web学习和超越机器学习(2019)阿西夫
  11. Davide Micieli,Triestino Minniti,Giuseppe Gorini:NeutoMy工具箱,一个用于断层数据处理和重建的Python包(2019)不是ZB数学
  12. Eric W. Koch、Ryan D. Boyden、Blakesley Burkhart、Adam Ginsburg、Jason L. Loeppky、Stella S.R. Offner:涡轮:Python中的湍流统计(2019)阿西夫
  13. 菲谢蒂,玛蒂娜;Fracko,马珂:机器学习满足数学优化来预测海上风电场的最佳产量(2019)
  14. Georgios Exarchakis,Jo.Rg BurnsChin,Abdul Saboor Sheikh,甄文代,Marc Henniges,Jakob Drefs,Jo.Rug LucCK:PROSPER——一个具有非标准先验和叠加的概率稀疏编码的Python库(2019)阿西夫
  15. GOSTICK J,Khan ZA,TANTER TG,KO-MDR,Agnaou M,Sadeghi MA,JaviS.R:Posipy:一种用于多孔介质图像定量分析的Python工具包(2019)不是ZB数学
  16. Jaewon Chung、Benjamin D. Pedigo、Eric W. Bridgeford、Bijan K. Varjavand、Joshua T. Vogelstein:GraSPy:Python中的图统计(2019)阿西夫
  17. 约翰松,罗伯特:数字Python。NUMPY、SciPy和MatPultLIB的科学计算和数据科学应用(2019)
  18. Krishna Naidoo:MistRe:构建和分析最小生成树的Python软件包(2019)阿西夫
  19. 梅卡迪尔,马蒂厄;拉尔迪,Jean Pierre:信用扩散近似和改进的随机森林回归(2019)
  20. Michael E. Rose;John R. Kitchin:PyRoopMe计量:使用Python接口到SCOPUS(2019)的脚本化文献计量学不是ZB数学