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Machine learning

机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。
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机器学习

h2o-3

适用于更智能应用的开源快速可扩展机器学习平台（深度学习，梯度提升，随机森林，广义线性建模（Logistic回归，弹性网络...
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Jupyter Notebook
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vowpal_wabbit

Vowpal Wabbit是一个机器学习系统，它通过在线、散列、allreduce、reductions、学习2搜索、主...
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LightGBM

基于决策树算法的快速、分布式、高性能梯度增强（GBDT，GBRT，GBM或MART）框架，用于排名、分类和许多其他机器学...
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分布式机器学习的参数服务器框架。（Parameter server framework for distributed ...
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Microsoft分布式机器学习工具包。（Microsoft Distributed Machine Learning ...
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scikit-learn

scikit-learn：Python中的机器学习。（scikit-learn: machine learning in...
BSD-3-Clause
Python
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机器学习

TensorFlow

适合所有人的开源机器学习框架。她使用数据流图进行计算，以实现可扩展的机器学习。（An Open Source Machi...
Apache-2.0
C++
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rc-data

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Python
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Blocks

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Python
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