EpiLearn: A Python Library for Machine Learning in Epidemic Modeling
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Liu, Zewen, Li, Yunxiao, Wei, Mingyang, Wan, Guancheng, Lau, Max S. Y., Jin, Wei |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
A Review of Graph Neural Networks in Epidemic Modeling
di: Liu, Zewen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Zewen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Pre-training Epidemic Time Series Forecasters with Compartmental Prototypes
di: Liu, Zewen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Zewen, et al.
Pubblicazione: (2025)
Epidemiology-Aware Neural ODE with Continuous Disease Transmission Graph
di: Wan, Guancheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wan, Guancheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
EpiCastBench: Datasets and Benchmarks for Multivariate Epidemic Forecasting
di: Panja, Madhurima, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Panja, Madhurima, et al.
Pubblicazione: (2026)
EpiLLM: Unlocking the Potential of Large Language Models in Epidemic Forecasting
di: Gong, Chenghua, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gong, Chenghua, et al.
Pubblicazione: (2025)
Deep Fast Machine Learning Utils: A Python Library for Streamlined Machine Learning Prototyping
di: Prezja, Fabi
Pubblicazione: (2024)
di: Prezja, Fabi
Pubblicazione: (2024)
EpiQAL: Benchmarking Large Language Models in Epidemiological Question Answering and Reasoning
di: Wei, Mingyang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wei, Mingyang, et al.
Pubblicazione: (2026)
Higher-order Interaction Matters: Dynamic Hypergraph Neural Networks for Epidemic Modeling
di: Liu, Songyuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Songyuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Epi$^2$-Net: Advancing Epidemic Dynamics Forecasting with Physics-Inspired Neural Networks
di: Sun, Rui, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sun, Rui, et al.
Pubblicazione: (2025)
sQUlearn -- A Python Library for Quantum Machine Learning
di: Kreplin, David A., et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Kreplin, David A., et al.
Pubblicazione: (2023)
Federated Graph Semantic and Structural Learning
di: Huang, Wenke, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Huang, Wenke, et al.
Pubblicazione: (2024)
Learning on Graphs with Large Language Models(LLMs): A Deep Dive into Model Robustness
di: Guo, Kai, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Guo, Kai, et al.
Pubblicazione: (2024)
DRO: A Python Library for Distributionally Robust Optimization in Machine Learning
di: Liu, Jiashuo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Jiashuo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Python-Based Reinforcement Learning on Simulink Models
di: Schäfer, Georg, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Schäfer, Georg, et al.
Pubblicazione: (2024)
FedSSP: Federated Graph Learning with Spectral Knowledge and Personalized Preference
di: Tan, Zihan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tan, Zihan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Modeling of Core Loss Based on Machine Learning and Deep Learning
di: He, Junqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: He, Junqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Generalized Machine Learning for Fast Calibration of Agent-Based Epidemic Models
di: Najafzadehkhoei, Sima, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Najafzadehkhoei, Sima, et al.
Pubblicazione: (2025)
U-Cast: Learning Hierarchical Structures for High-Dimensional Time Series Forecasting
di: Ni, Juntong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ni, Juntong, et al.
Pubblicazione: (2025)
milearn: A Python Package for Multi-Instance Machine Learning
di: Zankov, Dmitry, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zankov, Dmitry, et al.
Pubblicazione: (2025)
S2FGL: Spatial Spectral Federated Graph Learning
di: Tan, Zihan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tan, Zihan, et al.
Pubblicazione: (2025)
TimeDistill: Efficient Long-Term Time Series Forecasting with MLP via Cross-Architecture Distillation
di: Ni, Juntong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ni, Juntong, et al.
Pubblicazione: (2025)
LiteEFG: An Efficient Python Library for Solving Extensive-form Games
di: Liu, Mingyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Mingyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
CapyMOA: Efficient Machine Learning for Data Streams and Online Continual Learning in Python
di: Gomes, Heitor Murilo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gomes, Heitor Murilo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Intelligent Diagnosis of Alzheimer's Disease Based on Machine Learning
di: Li, Mingyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Mingyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Analysing Python Machine Learning Notebooks with Moose
di: Mignard, Marius, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mignard, Marius, et al.
Pubblicazione: (2025)
GPgym: A Remote Service Platform with Gaussian Process Regression for Online Learning
di: Dai, Xiaobing, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dai, Xiaobing, et al.
Pubblicazione: (2024)
Manify: A Python Library for Learning Non-Euclidean Representations
di: Chlenski, Philippe, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chlenski, Philippe, et al.
Pubblicazione: (2025)
An Empirical Study of Federated Prompt Learning for Vision Language Model
di: Wang, Zhihao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Zhihao, et al.
Pubblicazione: (2025)
shapr: Explaining Machine Learning Models with Conditional Shapley Values in R and Python
di: Jullum, Martin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jullum, Martin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Machine Learning Epidemic Predictions Using Agent-based Wireless Sensor Network Models
di: Nwokoye, Chukwunonso Henry, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Nwokoye, Chukwunonso Henry, et al.
Pubblicazione: (2025)
Logifold: A Geometrical Foundation of Ensemble Machine Learning
di: Jung, Inkee, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jung, Inkee, et al.
Pubblicazione: (2024)
An Adaptive Machine Learning Triage Framework for Predicting Alzheimer's Disease Progression
di: Hou, Richard, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hou, Richard, et al.
Pubblicazione: (2025)
Exposing Vulnerabilities in Explanation for Time Series Classifiers via Dual-Target Attacks
di: Wang, Bohan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Bohan, et al.
Pubblicazione: (2026)
MasRouter: Learning to Route LLMs for Multi-Agent Systems
di: Yue, Yanwei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yue, Yanwei, et al.
Pubblicazione: (2025)
mtslearn: Machine Learning in Python for Medical Time Series
di: Jiang, Zhongheng, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Jiang, Zhongheng, et al.
Pubblicazione: (2026)
PyGALAX: An Open-Source Python Toolkit for Advanced Explainable Geospatial Machine Learning
di: Wang, Pingping, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Pingping, et al.
Pubblicazione: (2026)
EEG-Based Acute Pain Classification: Machine Learning Model Comparison and Real-Time Clinical Feasibility
di: Mathrawala, Aavid, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mathrawala, Aavid, et al.
Pubblicazione: (2025)
Bayesian Deep Learning Via Expectation Maximization and Turbo Deep Approximate Message Passing
di: Xu, Wei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xu, Wei, et al.
Pubblicazione: (2024)
PyPOTS: A Python Toolkit for Machine Learning on Partially-Observed Time Series
di: Du, Wenjie, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Du, Wenjie, et al.
Pubblicazione: (2023)
Graph ODEs and Beyond: A Comprehensive Survey on Integrating Differential Equations with Graph Neural Networks
di: Liu, Zewen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Zewen, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
A Review of Graph Neural Networks in Epidemic Modeling
di: Liu, Zewen, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Pre-training Epidemic Time Series Forecasters with Compartmental Prototypes
di: Liu, Zewen, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Epidemiology-Aware Neural ODE with Continuous Disease Transmission Graph
di: Wan, Guancheng, et al.
Pubblicazione: (2024) -
EpiCastBench: Datasets and Benchmarks for Multivariate Epidemic Forecasting
di: Panja, Madhurima, et al.
Pubblicazione: (2026) -
EpiLLM: Unlocking the Potential of Large Language Models in Epidemic Forecasting
di: Gong, Chenghua, et al.
Pubblicazione: (2025)