This HTML5 document contains 121 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

PrefixIRI
n15https://tech.yandex.com/catboost/
n19http://uz.dbpedia.org/resource/
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
n18https://github.com/catboost/
dbohttp://dbpedia.org/ontology/
foafhttp://xmlns.com/foaf/0.1/
n14https://global.dbpedia.org/id/
dbpedia-ruhttp://ru.dbpedia.org/resource/
schemahttp://schema.org/
dbthttp://dbpedia.org/resource/Template:
rdfshttp://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#
n9http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
owlhttp://www.w3.org/2002/07/owl#
wikipedia-enhttp://en.wikipedia.org/wiki/
dbphttp://dbpedia.org/property/
dbchttp://dbpedia.org/resource/Category:
provhttp://www.w3.org/ns/prov#
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
wikidatahttp://www.wikidata.org/entity/
dbrhttp://dbpedia.org/resource/
n22https://catboost.ai/
dbpedia-jahttp://ja.dbpedia.org/resource/

Statements

Subject Item
dbr:CatBoost
rdf:type
wikidata:Q7397 wikidata:Q386724 owl:Thing schema:CreativeWork dbo:Software dbo:Work
rdfs:label
CatBoost CatBoost Catboost
rdfs:comment
CatBoost — открытая программная библиотека, разработанная компанией Яндекс и реализующая уникальный патентованный алгоритм построения моделей машинного обучения, использующий одну из оригинальных схем градиентного бустинга. Основное API для работы с библиотекой реализовано для языка Python, также существует реализация для языка программирования R. 18 июля 2017 года компания Яндекс выложила библиотеку с алгоритмом CatBoost в открытый доступ с открытой лицензией Apache 2.0, которая является продолжением и развитием закрытого проекта Яндекса — Матрикснет. CatBoost is an open-source software library developed by Yandex. It provides a gradient boosting framework which among other features attempts to solve for Categorical features using a permutation driven alternative compared to the classical algorithm. It works on Linux, Windows, macOS, and is available in Python, R, and models built using catboost can be used for predictions in C++, Java, C#, Rust, Core ML, ONNX, and PMML. The source code is licensed under Apache License and available on GitHub. As of April 2022, CatBoost is installed about 100000 times per day from PyPI repository
foaf:name
CatBoost
foaf:homepage
n22:
dbp:name
CatBoost
foaf:depiction
n9:CatBoostLogo.png
dcterms:subject
dbc:Applied_machine_learning dbc:Free_data_analysis_software dbc:Software_using_the_Apache_license dbc:Yandex_software dbc:Python_(programming_language)_scientific_libraries dbc:Applications_of_artificial_intelligence dbc:Open-source_artificial_intelligence dbc:Free_software_programmed_in_C++ dbc:Data_mining_and_machine_learning_software dbc:Free_and_open-source_software dbc:2017_software
dbo:wikiPageID
65157983
dbo:wikiPageRevisionID
1115104352
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Yandex dbr:PyPI dbr:Apache_License_2.0 dbc:2017_software dbr:PMML dbc:Applied_machine_learning dbr:C_Sharp_(programming_language) dbr:Open-source_software dbr:MatrixNet dbc:Yandex_software dbc:Free_data_analysis_software dbr:JetBrains dbr:Gradient_boosting dbr:Careem dbc:Python_(programming_language)_scientific_libraries dbc:Software_using_the_Apache_license dbr:ONNX dbr:Linux dbr:LightGBM dbr:C++ dbr:Apache_License dbr:Pytorch dbr:Windows dbr:Kaggle dbr:Cloudflare dbc:Applications_of_artificial_intelligence dbr:Categorical_variable dbr:Core_ML dbr:Rust_(programming_language) dbc:Open-source_artificial_intelligence dbr:Oblivious_data_structure dbc:Free_software_programmed_in_C++ dbr:Library_(computing) dbr:R_(programming_language) dbr:Machine_learning dbc:Data_mining_and_machine_learning_software dbr:MacOS dbr:TensorFlow dbc:Free_and_open-source_software dbr:Java_(programming_language) dbr:Scikit-learn dbr:InfoWorld dbr:XGBoost dbr:Python_(programming_language)
dbo:wikiPageExternalLink
n15: n18:catboost n22:
owl:sameAs
dbpedia-ru:CatBoost wikidata:Q55656976 n14:5g6WA n19:CatBoost dbpedia-ja:Catboost
dbp:wikiPageUsesTemplate
dbt:Portal dbt:Reflist dbt:Short_description dbt:Infobox_software dbt:Start_date_and_age
dbo:thumbnail
n9:CatBoostLogo.png?width=300
dbp:author
Andrey Gulin: / Yandex
dbp:developer
Yandex and CatBoost Contributors
dbp:genre
dbr:Machine_learning
dbp:latestReleaseDate
2022-04-07
dbp:latestReleaseVersion
0.24
dbp:license
dbr:Apache_License_2.0
dbp:logo
CatBoostLogo.png
dbp:operatingSystem
dbr:Windows dbr:Linux dbr:MacOS
dbp:programmingLanguage
dbr:R_(programming_language) dbr:Python_(programming_language) dbr:Java_(programming_language) dbr:C++
dbp:released
2017-07-18
dbp:website
n22:
dbo:abstract
CatBoost — открытая программная библиотека, разработанная компанией Яндекс и реализующая уникальный патентованный алгоритм построения моделей машинного обучения, использующий одну из оригинальных схем градиентного бустинга. Основное API для работы с библиотекой реализовано для языка Python, также существует реализация для языка программирования R. 18 июля 2017 года компания Яндекс выложила библиотеку с алгоритмом CatBoost в открытый доступ с открытой лицензией Apache 2.0, которая является продолжением и развитием закрытого проекта Яндекса — Матрикснет. CatBoost is an open-source software library developed by Yandex. It provides a gradient boosting framework which among other features attempts to solve for Categorical features using a permutation driven alternative compared to the classical algorithm. It works on Linux, Windows, macOS, and is available in Python, R, and models built using catboost can be used for predictions in C++, Java, C#, Rust, Core ML, ONNX, and PMML. The source code is licensed under Apache License and available on GitHub. InfoWorld magazine awarded the library "The best machine learning tools" in 2017. along with TensorFlow, Pytorch, XGBoost and 8 other libraries. Kaggle listed CatBoost as one of the most frequently used Machine Learning (ML) frameworks in the world. It was listed as the top-8 most frequently used ML framework in the 2020 survey and as the top-7 most frequently used ML framework in the 2021 survey. As of April 2022, CatBoost is installed about 100000 times per day from PyPI repository
prov:wasDerivedFrom
wikipedia-en:CatBoost?oldid=1115104352&ns=0
dbo:wikiPageLength
8863
dbo:latestReleaseDate
2022-04-07
dbo:latestReleaseVersion
0.24.1
dbo:releaseDate
2017-07-18
dbo:author
dbr:Yandex
dbo:developer
dbr:Yandex
dbo:genre
dbr:Machine_learning
dbo:license
dbr:Apache_License_2.0
dbo:operatingSystem
dbr:Windows dbr:MacOS dbr:Linux
dbo:programmingLanguage
dbr:Java_(programming_language) dbr:C++ dbr:Python_(programming_language) dbr:R_(programming_language)
foaf:isPrimaryTopicOf
wikipedia-en:CatBoost