化学试剂盒

scikitlearn:python中的机器学习。Python-scid学习模块是一个面向大规模机器学习的无监督学习模块。这个软件包侧重于使用通用高级语言为非专家提供机器学习。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下载{http://scikit-learn.sourceforge.net}.


zbMATH中的参考文献(参考文献496篇,1标准件)

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  1. 周平;庄浩春;周延春;Liang,Ting Peng:客户再购买的预测分析:buy-till-you-die建模与机器学习的跨学科整合(2022)
  2. 加姆,基督教徒;乌祖诺格鲁、阿伊库特;沃尔,斯特凡;甘辛涅茨,尚塔尔;Tuma,Axel:应用机器学习预测分层生产计划中的复杂嵌套解决方案(2022)
  3. 黄山;朱仁川;张宏宇;王辉;余云:近似自由表面格林函数的机器学习及其在波体相互作用中的应用(2022)
  4. Adam Pocock:Tribo:Java中的机器学习(2021)阿尔十四
  5. 亚当·里奇·哈尔福德、曼贾里·纳拉扬、诺亚·西蒙、杰森·耶特曼、阿里尔·罗克姆:Groupyr:Sparse Group Lasso in Python(2021)不是zbMATH
  6. Alexander Fabisch:gmr:高斯混合回归(2021)不是zbMATH
  7. Alfredo Mejia Narvaez,Gustavo Bruzual,Sebastian F.Sanchez,Leticia Carigi,Jorge Barrera Ballesteros,Mabel Valedi,Renbin Yan,Niv Drory:CoSHA:恒星属性启发式分配代码-MaStar恒星库(2021)阿尔十四
  8. Ali Haidar,Matthew Field,Jonathan Sykes,Martin Carolan,Lois Holloway:PSPSSO:使用粒子群优化进行参数选择的软件包(2021)不是zbMATH
  9. 阿里,迈赫迪;伯伦多夫,马克斯;霍伊特,查尔斯·塔普利;弗缪,劳伦特;沙里夫扎德,萨罕;特雷斯普,沃尔克;用于评估Python和Lehmann的知识库:jenn.0
  10. Andrea Bommert,Michel Lang:stabm:特征选择的稳定性度量(2021)不是zbMATH
  11. Anirudhan Badrinath,Frederic Wang,Zachary Pardos:pyBKT:可访问的贝叶斯知识跟踪模型库(2021)阿尔十四
  12. Anna Jenul,Stefan Schrunner,Bao Ngoc Huynh,Oliver Tomic:RENT:一个用于重复弹性网络特性选择的Python包(2021)不是zbMATH
  13. Antoine de Mathelin,François Deheeger,Guillaume Richard,Mathilde Mougeot,Nicolas Vayatis:ADAPT:Awesome Domain Adaption Python工具箱(2021)阿尔十四
  14. Antoine Prouvost,Justin Dumouchelle,Maxime Gasse,Didier Chételat,Andrea Lodi:Ecole:MILP Solvers内部学习图书馆(2021)阿尔十四
  15. Arnout M.P.Boelens,Hamdi A.Tchelepi:量子化:Minkowski泛函与Python函数(2021)不是zbMATH
  16. 阿斯卡里,阿明;雷布乔克,昆汀;德阿斯普雷蒙特,亚历山德拉;El Ghaoi,Laurent:FANOK:线性时间内的仿制品(2021)
  17. 理发师,瑞娜·福格尔;坎迪斯,伊曼纽尔J。;拉姆达斯,阿迪提亚;Tibshirani,Ryan J.:用镰刀进行预测推理+(2021年)
  18. 巴佐斯,伊万盖洛斯;埃米里斯,约安尼斯Z。;勒格斯扬;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
  19. Benjamin Paaßen,Jessica McBroom,Bryn Jeffries,Irena Koprinska,Kalina Yacef:ast2vec:利用Python程序的递归神经编码(2021)阿尔十四
  20. 宾德,马丁;弗罗里安,普菲斯特;朗,米歇尔;施耐德,伦纳德;考特霍夫,拉尔斯;Bischl,Bernd:mlr3pipelines——R中的柔性机器学习管道(2021)

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