本文介绍机器学习的框架指南，基本是免费和开源的。 包括：通用机器学习、自动化机器学习、集成方法、不平衡的数据集、随机森林、极限学习机、内核方法、梯度提升等。 文章结构分为“目录版”和“简介版”。 目录版 1  通用机器学习 scikit-learn - Python 中的机器学习 Shogun - 机器学习工具箱 xLearn - 高性能、易于使用且可扩展的机器学习包 可重复实验平台 (REP) ...

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