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PECOS - Predicción para Espacios Enormes y Correlacionados

por amzn · GitHub

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approximate-nearest-neighbor-search

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Lenguaje

approximate-nearest-neighbor-search extreme-multi-label-classification extreme-multi-label-rankingApache-2.0Python

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Identifica y clasifica elementos relevantes de una lista enorme según tu entrada utilizando un marco de aprendizaje automático.

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📄 Acerca de

PECOS - Predicción para Espacios Enormes y Correlacionados

pecos tiene 543 estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 111 veces. pecos está escrito principalmente en Python. Se desarrolla activamente desde 2020. pecos está disponible bajo la licencia Apache-2.0. Sus temas principales son: approximate-nearest-neighbor-search, extreme-multi-label-classification, extreme-multi-label-ranking, machine-learning-algorithms.

❓ Frequently asked questions

¿Qué es pecos?

PECOS - Predicción para Espacios Enormes y Correlacionados

¿pecos es de código abierto?

pecos es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia Apache-2.0.

¿pecos es gratis?

Sí. pecos es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.

¿Bajo qué licencia está pecos?

pecos está disponible bajo la licencia Apache-2.0.

¿En qué lenguaje está escrito pecos?

pecos está escrito principalmente en Python.

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[![olud.ai](https://olud.ai/badge.php?tool=amzn-pecos)](https://olud.ai/project/amzn-pecos.html)

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