mlpy is a Python Open Source Machine Learning library built on top of NumPy/SciPy and the GNU Scientific Libraries. mlpy provides a wide range of state-of-the-art machine learning methods for supervised and unsupervised problems and it is aimed at finding a reasonable compromise among modularity, maintainability, reproducibility, usability and efficiency. mlpy is multiplatform, it works with Python 2 and 3 and it is distributed under GPL3 at the website http://mlpy.fbk.eu.


翻译:mlpy是位于NumPy/SciPy和GNU科学图书馆之上的Python开放源码机器学习图书馆。 mlpy为受监管和不受监管的问题提供各种最先进的机器学习方法,其目的是在模块性、可维护性、可复制性、可用性和效率之间找到合理的折中。 mlpy是多平台,与Python 2和3合作,并在http://mlpy.fbk.eu网站上以GPL3下分发。

2
下载
关闭预览

相关内容

机器学习(Machine Learning)是一个研究计算学习方法的国际论坛。该杂志发表文章,报告广泛的学习方法应用于各种学习问题的实质性结果。该杂志的特色论文描述研究的问题和方法,应用研究和研究方法的问题。有关学习问题或方法的论文通过实证研究、理论分析或与心理现象的比较提供了坚实的支持。应用论文展示了如何应用学习方法来解决重要的应用问题。研究方法论文改进了机器学习的研究方法。所有的论文都以其他研究人员可以验证或复制的方式描述了支持证据。论文还详细说明了学习的组成部分,并讨论了关于知识表示和性能任务的假设。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ml/
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
机器学习线性代数速查
机器学习研究会
19+阅读 · 2018年2月25日
Python机器学习教程资料/代码
机器学习研究会
8+阅读 · 2018年2月22日
【学习】(Python)SVM数据分类
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年10月15日
Arxiv
45+阅读 · 2019年12月20日
Arxiv
26+阅读 · 2019年11月24日
Arxiv
53+阅读 · 2018年12月11日
A Survey on Deep Transfer Learning
Arxiv
11+阅读 · 2018年8月6日
Arxiv
151+阅读 · 2017年8月1日
VIP会员
相关资讯
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
机器学习线性代数速查
机器学习研究会
19+阅读 · 2018年2月25日
Python机器学习教程资料/代码
机器学习研究会
8+阅读 · 2018年2月22日
【学习】(Python)SVM数据分类
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年10月15日
相关论文
Arxiv
45+阅读 · 2019年12月20日
Arxiv
26+阅读 · 2019年11月24日
Arxiv
53+阅读 · 2018年12月11日
A Survey on Deep Transfer Learning
Arxiv
11+阅读 · 2018年8月6日
Arxiv
151+阅读 · 2017年8月1日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员