Início Projetos ngboost
ngboost
Jupyter Notebook

ngboost

Aumento de Gradiente Natural para Previsão Probabilística

por stanfordmlgroup · GitHub
Estrelas
Forks
Licença
Criado
Último commit
gradient-boostingmachine-learningnatural-gradientsApache-2.0Jupyter Notebook
Ver no GitHub
Em palavras simples

Faça previsões sobre dados usando um método que fornece probabilidades para diferentes resultados.

Mantem este projeto?

Reivindique a sua pagina: indexada seja qual for a posicao, traduzida em seis linguas e enriquecida com as suas palavras.

Reivindicar esta pagina →
ngboost — GitHub preview card
📈 Histórico de estrelas
1 8881 887
2026-07-202026-08-31
📈 Acompanhe ngboost

Receba um alerta por e-mail no próximo lançamento ou quando começar a bombar.

Grátis · sem cartão · cancele quando quiser
Receber alertas por e-mail →
📄 Sobre

Aumento de Gradiente Natural para Previsão Probabilística

ngboost tem 1.9k estrelas no GitHub. Foi bifurcado 252 vezes. ngboost é escrito principalmente em Jupyter Notebook. Está em desenvolvimento ativo desde 2018. ngboost está disponível sob a licença Apache-2.0. Os seus principais temas são: gradient-boosting, machine-learning, natural-gradients, ngboost.

Frequently asked questions

O que é ngboost?

Aumento de Gradiente Natural para Previsão Probabilística

ngboost é de código aberto?

ngboost é um projeto de código aberto. É distribuído sob a licença Apache-2.0.

ngboost é gratuito?

Sim. ngboost é gratuito e de código aberto — você pode usá-lo, modificá-lo e hospedá-lo por conta própria.

Sob que licença está ngboost?

ngboost está disponível sob a licença Apache-2.0.

Em que linguagem ngboost está escrito?

ngboost é escrito principalmente em Jupyter Notebook.

🏅 Mantenedor deste projeto?
olud.ai badge — ngboost

Adicione este badge ao vivo ao seu README — suas estrelas do GitHub e classificação no diretório, atualizadas diariamente.

[![olud.ai](https://olud.ai/badge.php?tool=stanfordmlgroup-ngboost)](https://olud.ai/project/stanfordmlgroup-ngboost.html)
Mais opções de badge →
🧬 Partilha ADN com

Medido a partir dos topics do GitHub comuns aos dois projetos, ponderados pela sua raridade.