scikit-learn - Wikipedia
scikit-learn（サイキット・ラーン、旧称: scikits.learn）は、Pythonのオープンソース機械学習ライブラリ[2]である。サポートベクターマシン、ランダムフォレスト、勾配ブースティング、k近傍法、DBSCANなどを含む様々な分類、回帰、クラスタリングアルゴリズムを備えており、Pythonの数値計算ライブラリのNumPyとSciPyとやり取りするよう設計されている。 教師あり学習と教師なし学習に対応している。ただし、強化学習・深層学習・グラフィカルモデル（隠れマルコフモデルなど）・シーケンス予測には対応しない方針となっている[3]。 概要[編集] Scikit-learnプロジェクトは David Cournapeau によるGoogle Summer of Codeプロジェクト、scikits.learnとして始まった。名前は「Scikit」 (SciPy Tool
Gradient Boostingについて - Scikit-Learnを使ったfeature transformation(GBDT + LR vs LR) - - Qiita
Gradient Boostingについて - Scikit-Learnを使ったfeature transformation(GBDT + LR vs LR) -機械学習EnsembleLearningBoostingGBDT 1. scikit-learnを使った実験概要 Gradient Boostingについて - 準備編 - （ http://goo.gl/y2EVLI ） の予告通り今回はSklearnで実験をしてみました。目的は、GBDTを使ったfeature transformationが予測を改善するのか、という点を確認する事です。 ところで、Gradient Boostingでfeature transformationする話は昔からあったはずですが、ADKDD'14で発表されたPractical Lessons from Predicting Clicks on Ads
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pyspark.ml package — PySpark 3.0.1 documentation
GitHub - dmlc/xgboost: Scalable, Portable and Distributed Gradient Boosting (GBDT, GBRT or GBM) Library, for Python, R, Java, Scala, C++ and more. Runs on single machine, Hadoop, Spark, Dask, Flink and DataFlow
