搜索

SHOGUN机器学习工具箱

0粉丝
SHOGUN是一个机器学习工具箱，其重点是在大尺度上的内核的方法，特别是支持向量机（SVM）的学习工具箱。它提供了一个通用的SVM对象接口连接到几个不
知识
简介
SHOGUN是一个机器学习工具箱，其重点是在大尺度上的内核的方法，特别是支持向量机（SVM）的学习工具箱。它提供了一个通用的SVM对象接口连接到几个不同的SVM的实现中，所有相同的底层，高效的内核实现利用。除了支持向量机和回归，SHOGUN还包含有大量的线性方法，如线性判别分析（LDA），线性规划机... 更多
其它信息
地区
不详
开发语言
C/C++ Python
开源组织
无
所属分类
神经网络/人工智能、 机器学习/深度学习
授权协议
BSD
操作系统
跨平台
收录时间
2023-09-26
软件类型
开源软件
适用人群
未知

时光轴

里程碑1
LOG0
2023
2023-09
轻识收录
打卡
我要打卡
我要打卡
评价
0.0（满分 10 分）0 个评分
什么是点评分
图片
表情
全部评价( 0)
推荐率 100%
推荐
AI Explainability 360机器学习可解释性工具箱
AIExplainability360是一个开源工具包，内含机器学习八种前沿的可解释性方法和两个维度评价矩阵。可以帮助用户更好地理解机器学习模型在整个AI应用程序生命周期中使用各种技术预测标签的方式。
AI Explainability 360机器学习可解释性工具箱
0
Fedlearner多方学习机器学习框架
Fedlearner是协作式机器学习框架，可以对分布在机构之间的数据进行联合建模，由字节跳动开源。特性产品化：Fedlearner的代码里有大量的js、Html模块，可以直观地看到联邦机器学习平台大概
Fedlearner多方学习机器学习框架
0
Fedlearner多方学习机器学习框架
Fedlearner 是协作式机器学习框架，可以对分布在机构之间的数据进行联合建模，由字节跳动开源。
Fedlearner多方学习机器学习框架
0
YCMLObjective-C 机器学习框架
YCML是使用Objective-C编写的机器学习框架，也支持Swift。当前提供以下算法：GradientDescentBackpropagation[1]ResilientBackpropagat
YCMLObjective-C 机器学习框架
0
Waffles机器学习工具包
Waffles英文原意是蜂蜜甜饼，在这里却指代一个非常强大的机器学习的开源工具包。Waffles里包含的算法特别多，涉及机器学习的方方面面，推荐系统位于 其中的Waffles_recommend to
Waffles机器学习工具包
0
GraphLab机器学习平台
GraphLab是一个机器学习平台，主要是图模型方面的计算。GraphLab是另一种有趣的MapReduce抽象实现，侧重机器学习算法的并行实现。GraphLab中，Map阶段定义了可以独立执行（在独
GraphLab机器学习平台
0
PHP-MLPHP 机器学习库
PHP-ml是PHP的机器学习库。同时包含算法，交叉验证，神经网络，预处理，特征提取等。PHP-ML要求PHP>=7.0。示例简单的分类示例：use Phpml\Classification\K
PHP-MLPHP 机器学习库
0
DagliJava 机器学习函数库
Dagli是LinkedIn开源的用于Java（和其他JVM语言）的机器学习函数库，其开发团队表示通过它可轻松编写不易出错、可读、可修改、可维护且易于部署的模型管道，而不会引起技术债。Dagli充分利
DagliJava 机器学习函数库
0
KeystoneML机器学习框架
KeystoneML是一个用Scala编写的软件框架，来自伯克利大学AMPLab实验室。该项目主要目的是简化构造大规模、端到端的机器学习管道，基于ApacheSpark构建。示例代码：val trai
KeystoneML机器学习框架
0
TensorFlow机器学习系统
TensorFlow 是一个端到端开源机器学习平台。它拥有一个全面而灵活的生态系统，其中包含各种工具
TensorFlow机器学习系统
0