一个快速、可扩展、高性能的决策树梯度提升库，用于Python、R、Java、C++中的排名、分类、回归和其他机器学习任务。支持在CPU和GPU上进行计算。
一个基于决策树算法的快速、分布式、高性能的梯度提升（GBT、GBDT、GBRT、GBM或MART）框架，用于排名、分类和许多其他机器学习任务。
GWU DNSC 6279和DNSC 6290的材料。
数据科学Python笔记本。深度学习（TensorFlow、Theano、Caffe、Keras）、scikit-learn、Kaggle...
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这个资源库包括用于HPC和AI的GPU训练营材料。
在数据教授YouTube频道上编译R和Python编程代码。
用于深度学习的神经网络的灵活框架
cuDF - GPU DataFrame库
12周，26节课，52次测验，经典的机器学习，为所有人服务