Expérimentez avec divers algorithmes d'apprentissage automatique à l'aide d'une collection de code écrit en NumPy.
Depuis le README
$ git clone https://github.com/ddbourgin/numpy-ml.git $ cd numpy-ml && virtualenv npml && source npml/bin/activate $ pip3 install -r requirements-dev.txt
- Viterbi decoding
- Likelihood computation
- MLE parameter estimation via Baum-Welch/forward-backward algorithm
Extraits du README du projet sur GitHub. Le droit d'auteur et les licences restent la propriété des auteurs respectifs.
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Gratuit · sans carte · désinscription à tout momentApprentissage automatique, en numpy
numpy-ml compte 16.3k étoiles sur GitHub. Il a été forké 3.8k fois. numpy-ml est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2019. numpy-ml est disponible sous licence GPL-3.0. Ses principaux thèmes sont : attention, bayesian-inference, gaussian-mixture-models, gaussian-processes.
Qu'est-ce que numpy-ml ?
Apprentissage automatique, en numpy
numpy-ml est-il open source ?
numpy-ml est un projet open source. Il est distribué sous licence GPL-3.0.
numpy-ml est-il gratuit ?
Oui. numpy-ml est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même. Sa licence GPL-3.0 est copyleft : toute version modifiée que vous distribuez doit rester sous la même licence.
Sous quelle licence est numpy-ml ?
numpy-ml est disponible sous licence GPL-3.0.
Dans quel langage numpy-ml est-il écrit ?
numpy-ml est écrit principalement en Python.
Ajoutez ce badge en direct à votre README — vos étoiles GitHub et votre classement dans le répertoire, actualisés quotidiennement.
[](https://olud.ai/project/ddbourgin-numpy-ml.html)
Mesuré à partir des topics GitHub communs aux deux projets, pondérés par leur rareté.