<div dir="ltr">Olivier,<div><br></div><div>I got in touch with Constantine from the scikits-bootstrap package and he's interested in merging the two projects.  If we were to get some documentation together, do you feel that there is potential for inclusion as an sklearn-contrib package?  I believe we would have most of the other requirements (testing, continuous integration, etc.), but is there anything else that you feel is missing?</div><div><br></div><div>Thanks,</div><div>Daniel</div></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr">On Tue, Sep 18, 2018 at 2:42 AM Olivier Grisel <<a href="mailto:olivier.grisel@ensta.org">olivier.grisel@ensta.org</a>> wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div>This looks like a very useful project. <br></div><div><br></div><div>There is also scikits-bootstraps [1]. Personally I prefer the flat package namespace of resample (I am not a fan of the 'scikits' namespace package) but I still think it would be great to contact the author to know if he would be interested in joining efforts.</div><div><br></div><div>What currently lacks from both projects is a good sphinx-based documentation that explains in a couple of paragraphs with examples what are the different non-parametric inference methods, what are the pros and cons for each of them (sample complexity, computation complexity, kinds of inference, bias, theoretical asymptotic results, practical discrepancies observed in the finite sample setting, assumptions made on the distribution of the data...) and ideally the doc would have reference to examples (using sphinx-gallery) that would highlight the behavior of the tools in both nominal and pathological cases.<br></div><div><br></div><div>[1] <a href="https://github.com/cgevans/scikits-bootstrap" target="_blank">https://github.com/cgevans/scikits-bootstrap</a><br></div><div><br></div><div>-- <br></div><div>Olivier<br></div></div></div>
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