3 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesVisual Model Evaluators
Tools for visually assessing and comparing the performance metrics of trained machine learning models through interactive plots and cross-validation results.
Distinct from Machine Learning Evaluation: Distinct from Machine Learning Evaluation: focuses on the visual, interactive evaluation interface rather than programmatic metric computation.
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Awesome Visual Model Evaluators GitHub Repositories
AI के साथ बेहतरीन रिपॉजिटरी खोजें।हम AI का उपयोग करके सबसे सटीक रिपॉजिटरी खोजेंगे।
- rasbt/python-machine-learning-book
rasbt/python-machine-learning-book
12,614GitHub पर देखेंThis project is an educational resource providing practical code examples and implementations of machine learning algorithms using the Python language. It serves as a guide for constructing predictive pipelines, clustering models, and dimensionality reduction within the Scikit-Learn ecosystem. The repository includes comprehensive demonstrations for supervised and unsupervised learning, as well as detailed examples for implementing neural networks and deep architectures. It also provides practical guidance on exporting model parameters to JSON and wrapping trained models in web APIs for produ
Plots learning curves of accuracies against training set size to determine if more data improves performance.
Jupyter Notebook - biolab/orange3
biolab/orange3
5,635GitHub पर देखेंOrange3 is a visual data mining platform that provides an interactive canvas for building data analysis workflows without writing code. At its core, it offers a widget-based visual programming environment where users connect configurable components to perform data preprocessing, machine learning model training, statistical evaluation, and interactive visualization. The platform is built on NumPy-backed data tables with domain descriptors that define variable names, types, and roles, and includes a lazy SQL query proxy for working with database tables without loading all data into memory. The
Ships a visual workbench with interactive model evaluation tools, performance curves, and cross-validation results.
Python - salesforce/merlion
salesforce/Merlion
4,476GitHub पर देखेंMerlion एक टाइम सीरीज़ मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क है जिसे एनोमली डिटेक्शन और फोरकास्टिंग के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह टेम्पोरल डेटा स्ट्रीम पर विभिन्न सांख्यिकीय और मशीन लर्निंग मॉडल को लागू करने के लिए एक एकीकृत इंटरफ़ेस प्रदान करता है। इस प्रोजेक्ट में एक बेंचमार्किंग डैशबोर्ड शामिल है जो ऐतिहासिक ग्राउंड ट्रुथ डेटासेट के मुकाबले मॉडलों के विज़ुअल परीक्षण और मूल्यांकन की अनुमति देता है। यह वेब इंटरफ़ेस बिना मैन्युअल कोडिंग के कस्टम डेटासेट पर विभिन्न मॉडलों के प्रयोग को सक्षम बनाता है। यह फ्रेमवर्क आउटलेयर्स की पहचान करने, भविष्य के टाइम सीरीज़ मानों की भविष्यवाणी करने और प्रोडक्शन ट्रेनिंग साइकिल के सिमुलेशन-बेस्ड बैकटेस्टिंग के माध्यम से मॉडल की सटीकता को मापने की क्षमताओं को कवर करता है।
Allows users to visually assess and compare the performance of various models on custom datasets via a dashboard.
Pythonanomaly-detectionautomlbenchmarking
