hep_ml 0.6.0

高效液相色谱法

hep_ml为高能物理提供特定的机器学习工具。

要点

• 统一分类器-预测和质量相关性低的分类器（或一些其他变量，甚至一组变量）
  • uboost内部优化实现
  • ugradientsboosting（有不同的损失，特别是flatnessloss非常有趣）
• 一致性度量（参见hep ml.metrics）
• 分类、回归和排名的高级损失ugradientboosting（见hep ml.loss）。
-基于TeANO的柔性神经网络
• hep ml.reweight-重新加权多维分布
  （multi这里的意思是2、3、5和更多维度-请参阅gbrewrewther！）
• hep ml.splot-极简主义splot ting
• hep ml.speedup-建立快速分类模型（盆景bdt）
• sklearn-估计器的兼容性。

安装

基本安装：

pip install hep_ml

如果您是python新手，从未使用过pip，请首先安装scikit learnwith these instructions。

要使用最新开发版本，请克隆它并使用pip：

git clone https://github.com/arogozhnikov/hep_ml.git
cd hep_ml
sudo pip install .