1 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesAnalysis Workflows
Interactive environments for iterating on data analysis and model verification.
Distinct from Notebook Code Execution: Distinct from general code execution: focuses on the iterative analysis and verification workflow for models.
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- smirkcao/lihang
SmirkCao/Lihang
6,299GitHub पर देखेंLihang एक सांख्यिकीय शिक्षण एल्गोरिदम लाइब्रेरी और फ्रेमवर्क है जो सुपरवाइज्ड और अनसुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग मॉडल्स के कार्यान्वयन प्रदान करता है। यह एक संदर्भ रिपॉजिटरी के रूप में कार्य करता है जो डेटा वर्गीकरण और पैटर्न पहचान के लिए सांख्यिकीय शिक्षण सिद्धांतों को निष्पादन योग्य कोड में अनुवादित करता है। प्रोजेक्ट में संभाव्य मॉडल कार्यान्वयन के लिए विशेष उपकरण हैं, जो इष्टतम मॉडल पैरामीटर्स निर्धारित करने के लिए लाइकलीहुड एस्टिमेशन और बेयसियन मेथड्स का उपयोग करते हैं। इसमें क्रमित डेटा अनुक्रमों में पैटर्न की पहचान करने के लिए एक अनुक्रमिक डेटा लेबलिंग टूल शामिल है और यह रैखिक और गैर-रैखिक बाइनरी वर्गीकरण दोनों का समर्थन करता है। फ्रेमवर्क मशीन लर्निंग क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करता है, जिसमें क्लस्टरिंग और टॉपिक एनालिसिस के लिए अनसुपरवाइज्ड डेटा एनालिसिस, साथ ही शैक्षणिक ग्रंथ सूची और संदर्भ सामग्रियों की स्वचालित पुनर्प्राप्ति के लिए एक पाइपलाइन शामिल है। प्रोजेक्ट इटरेटिव डेटा एनालिसिस और मॉडल सत्यापन के लिए इंटरैक्टिव नोटबुक को एकीकृत करता है।
Integrates interactive notebooks for iterative data analysis and model verification.
Pythonbooklihangmachine-learning
