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Este proyecto es una librería de machine learning que proporciona una colección de implementaciones para algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado. Sirve como un framework de deep learning, una colección de clasificadores estadísticos y una suite de herramientas para aprendizaje no supervisado y reducción de dimensionalidad. La librería permite la construcción de redes neuronales, incluyendo perceptrones multicapa y redes convolucionales para el reconocimiento de patrones. También proporciona herramientas para realizar análisis de componentes principales y aprendizaje de variedades (manifold learning) para visualizar datasets de alta dimensión, junto con una suite de algoritmos de clustering que agrupan datos no etiquetados mediante particionamiento iterativo. El proyecto cubre una amplia gama de capacidades de modelado predictivo, incluyendo tareas de clasificación y regresión usando árboles de decisión, k-vecinos más cercanos, clasificadores de Bayes, máquinas de vectores de soporte y regresión ridge. También incluye herramientas para flujos de trabajo de clasificación de imágenes y el análisis de datos no etiquetados.