文件名称:
hep_ml：高能物理的机器学习-源码
开发工具:
文件大小: 561kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-03
详细说明：hep_ml
hep_ml提供用于高能物理的特定机器学习工具。
主要特点
统一分类器-预测与质量（或某些其他变量，甚至一组变量）相关性较低的分类器
uBoost内部优化的实现
UGradientBoosting （具有不同的损失，尤其是FlatnessLoss引起了极大的兴趣）
一致性度量（请参阅hep_ml.metrics ）
UGradientBoosting的分类，回归和排名方面的高级损失（请参阅hep_ml.losses ）。
hep_ml.nnet-基于theano的柔性神经网络
hep_ml.reweight-重新加权多维分布（此处的多表示2、3、5和更多尺寸-请参见GBReweighter！）
hep_ml.splot-简约的绘图
hep_ml.speedup-建立用于快速分类的模型（Bonsai BDT）
sklearn-估计值的兼容性。
安装
基本安装：
pip install hep_ml
如果您是python的新手，并且从未使用过pip ，请首先安装scikit-learn。
要使用最新的开发版本，请克隆它并使用pip安装：
git clone
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
下载文件列表
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