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Mlxtend

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MT
Meliksah T.
09/20/2019
Bestätigter Bewerter
Verifizierter aktueller Benutzer
Bewertungsquelle: G2-Gives-Kampagne
Anreizbasierte Bewertung
Übersetzt mit KI

Ein erweitertes maschinelles Lernwerkzeug, das Werkzeuge enthält, die andere nicht haben.

Ich liebte die häufigen Musterwerkzeuge Apriori und Assoziationsregeln, weil andere gängige Bibliotheken sie damals nicht hatten, und als ich sie in Mlxtend fand, das einfach zu implementieren war, war ich so glücklich. Ich mochte auch, wie einfach es war, ensemble Modelle mit den VoteClassifier-Werkzeugen von Mlxtend zu erstellen, wo ich sowohl Soft- als auch Hard-Voting für meine Klassifikationsprobleme testen konnte.
Verifizierter Benutzer in Computersoftware
GC
Verifizierter Benutzer in Computersoftware
01/16/2018
Bestätigter Bewerter
Bewertungsquelle: G2-Einladung
Anreizbasierte Bewertung
Übersetzt mit KI

durchschnittlich

wie die Module als Teil des Workflows in einer wissenschaftlichen Veröffentlichung

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Hauptsitz:
N/A

Sozial

Was ist Mlxtend?

Mlxtend, short for Machine Learning Extensions, is an open-source Python library designed to complement the core scientific computing libraries, such as NumPy, SciPy, and Scikit-Learn. It provides additional functionality and utilities for conducting machine learning experiments and data science tasks. Created by Sebastian Raschka, the library simplifies tasks including model evaluation, plotting, and feature selection, accessible from its project website http://rasbt.github.io/mlxtend/. Mlxtend is particularly favored for its straightforward API and the practicality of its tools, which are well-suited for both novice users and experienced data scientists looking to extend their toolkit.

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