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最佳机器学习软件

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机器学习软件
Amazon Forecast

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Amazon Forecast 是一项完全托管的服务,它使用机器学习来提供高度准确的预测。
Amazon Forecast 是一项完全托管的服务,它使用机器学习来提供高度准确的预测。
Sedai

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管理您的车队变得更加简单。凭借预测数据分析和智能反馈循环的强大功能,Sedai 通过主动补救措施安全地维护您的云环境。从确保最高水平的正常运行时间可用性到优化您的代码发布和云成本,了解我们的自治平台如何成为您 SRE 工具包中的主要内容。
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V7

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最强大的计算机视觉训练数据平台。 V7是一个自动化标注平台,结合了数据集管理、图像和视频标注以及autoML模型训练,自动完成标注任务。 V7 使团队能够在以下方面存储、管理、注释和自动化他们的数据注释工作流: - 图片 - 视频 - DICOM 医疗数据 - 显微镜图像 - PDF和文档处理 - 3D 体积数据 利用 V7 自动注释:https://www.youtube.com/watch?v=SvihDSAY4TQ 以 10 倍的速度创建基本事实。 开发模型以一键自动标记:https://www.v7labs.com/training 在协作的实时界面中管理数百万个文件数据集:https://www.v7labs.com/dataset-management 立即免费试用 V7:https://v7labs.com/get-started
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Torch

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Torch 是一个科学计算框架,广泛支持将 GPU 放在首位的机器学习算法。
Torch 是一个科学计算框架,广泛支持将 GPU 放在首位的机器学习算法。
scikit-learn

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Scikit-learn 是一个用于 Python 编程语言的软件机器学习库,具有各种分类、回归和聚类算法,包括支持向量机、随机森林、梯度提升、k-means 和 DBSCAN,旨在与 Python 数值和科学图书馆 NumPy 和 SciPy。
Scikit-learn 是一个用于 Python 编程语言的软件机器学习库,具有各种分类、回归和聚类算法,包括支持向量机、随机森林、梯度提升、k-means 和 DBSCAN,旨在与 Python 数值和科学图书馆 NumPy 和 SciPy。
machine-learning in Python

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机器学习支持向量机 (SVM) 和支持向量回归 (SVR) 是具有相关学习算法的监督学习模型,用于分析数据和识别模式,用于分类和回归分析。
机器学习支持向量机 (SVM) 和支持向量回归 (SVR) 是具有相关学习算法的监督学习模型,用于分析数据和识别模式,用于分类和回归分析。
SuperLearner

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SuperLearner 是一个实现超级学习器预测方法的包,并包含一个用于超级学习器的预测算法库。
SuperLearner 是一个实现超级学习器预测方法的包,并包含一个用于超级学习器的预测算法库。
Personalizer

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推荐 API 是一种帮助客户发现用户目录中的商品的工具,用户数字商店中的客户活动用于推荐商品并提高数字商店的转化率。
推荐 API 是一种帮助客户发现用户目录中的商品的工具,用户数字商店中的客户活动用于推荐商品并提高数字商店的转化率。
Intel(R) Data Analytics Acceleration Library

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英特尔数据分析加速库(或英特尔 DAAL)是针对英特尔架构处理器进行了高度优化的软件开发库,它为从数据准备到数据挖掘和机器学习的所有数据分析阶段提供构建块。
英特尔数据分析加速库(或英特尔 DAAL)是针对英特尔架构处理器进行了高度优化的软件开发库,它为从数据准备到数据挖掘和机器学习的所有数据分析阶段提供构建块。
Amazon Personalize

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Amazon Personalize 是一项机器学习服务,可让开发人员轻松为使用其应用程序的客户创建个性化推荐。
Amazon Personalize 是一项机器学习服务,可让开发人员轻松为使用其应用程序的客户创建个性化推荐。