awesome-repositories.com
Blog
MCP
awesome-repositories.com

Descoperă cele mai bune repository-uri open source cu căutare AI.

ExploreazăCăutări recomandateAlternative open-sourceSoftware self-hostedBlogHartă site
ProiectServer MCPDespreCum realizăm clasamentulPresă
LegalConfidențialitateTermeni
© 2026 Bringes Technology SRL·VAT RO45896025·hello@awesome-repositories.com
·
harshakokel avatar

harshakokel/KiGB

0
View on GitHub↗
8 stele·4 fork-uri·Python·GPL-3.0·2 vizualizăristarling.utdallas.edu/papers/KiGB↗

KiGB

Incorporating richer human inputs including qualitative constraints such as monotonic and synergistic influences has long been adapted inside AI. Inspired by this, we consider the problem of using such influence statements in the successful gradient-boosting framework. We develop a unified…

Features

  • Gradient Boosting Research - Knowledge-intensive boosting for noisy sparse domains.

Istoric stele

Graficul istoricului de stele pentru harshakokel/kigbGraficul istoricului de stele pentru harshakokel/kigb

Căutare AI

Explorează mai multe repository-uri excelente

Descrie ce ai nevoie în limbaj simplu — AI-ul sortează mii de proiecte open source selectate în funcție de relevanță.

Start searching with AI

Alternative open-source pentru KiGB

Proiecte open-source similare, clasificate după numărul de funcționalități comune cu KiGB.
  • ajoo/nrgboostAvatar ajoo

    ajoo/nrgboost

    5Vezi pe GitHub↗

    This repository contains the official code of the paper NRGBoost: Energy-Based Generative Boosted Trees (ICLR 2025).

    Python
    Vezi pe GitHub↗5
  • amirsaffari/online-multiclass-lpboostAvatar amirsaffari

    amirsaffari/online-multiclass-lpboost

    68Vezi pe GitHub↗

    Online Multi-Class LPBoost

    C++
    Vezi pe GitHub↗68
  • andymiller/vboostAvatar andymiller

    andymiller/vboost

    11Vezi pe GitHub↗

    code for Variational Boosting: Iteratively Refining Posterior Approximations

    Python
    Vezi pe GitHub↗11
  • aciditeam/acidanoAvatar aciditeam

    aciditeam/acidano

    4Vezi pe GitHub↗
    Jupyter Notebook
    Vezi pe GitHub↗4
Vezi toate cele 30 alternative pentru KiGB→

Întrebări frecvente

Ce face harshakokel/kigb?

Incorporating richer human inputs including qualitative constraints such as monotonic and synergistic influences has long been adapted inside AI. Inspired by this, we consider the problem of using such influence statements in the successful gradient-boosting framework. We develop a unified…

Care sunt principalele funcționalități ale harshakokel/kigb?

Principalele funcționalități ale harshakokel/kigb sunt: Gradient Boosting Research.

Care sunt câteva alternative open-source pentru harshakokel/kigb?

Alternativele open-source pentru harshakokel/kigb includ: ajoo/nrgboost — This repository contains the official code of the paper NRGBoost: Energy-Based Generative Boosted Trees (ICLR 2025). amirsaffari/online-multiclass-lpboost — Online Multi-Class LPBoost. andymiller/vboost — code for Variational Boosting: Iteratively Refining Posterior Approximations. anitan0925/resfgb — Remark: The code is updated from the ICML version. The ICML version corresponds to a commit on May 25, 2018. arogozhnikov/infiniteboost — Code for a paper InfiniteBoost: building infinite ensembles with gradient descent (arXiv:1706.01109). A. Rogozhnikov,… aciditeam/acidano.