semvec/pypi-packages huggingface dataset:
choose-models 0.1.6
Model Selection Tool
Requires Python: >=3.8

## 📦 `Models` Class – Regression Models Playground

This class helps you quickly test different **regression algorithms** (OLS, SGD, BGD) on any DataFrame and target.

---


### ✂️ `split_data(ratio=0.8, randomState=42)`

Splits data into train/test based on ratio.
Uses `self.target_column` to separate X and y.

---

### 📈 `Linear_Regression_OLS(get_equation=False, plot=False, accuracy=True)`

Trains simple (1D) Linear Regression using **Ordinary Least Squares**.

* `get_equation`: print learned line
* `plot`: visualize
* `accuracy`: print score

---

### 📊 `MLinear_Regression_OLS(get_equation=False, plot=False, accuracy=True)`

Multi-feature version of OLS Linear Regression.

---

### ⚡ `MLinear_Regression_SGD(epochs=100, learning_rate=0.01, plot=False, accuracy=True, get_equation=False)`

Multi-feature **SGD** Linear Regression.
Trains with Stochastic Gradient Descent.

---

### 🌀 `Linear_Regression_BGD(epochs=100, learning_rate=0.01, plot=False, accuracy=True, get_equation=False)`

Simple (1D) Linear Regression using **Batch Gradient Descent**.

---

### 💪 `MLinear_Regression_BGD(epochs=100, learning_rate=0.01, plot=False, accuracy=True, get_equation=False)`

Multi-feature BGD-based Linear Regression.

---

### 🧼 `Standard_Scale(features=None)`

Standardizes features (z-score normalization).
Applies to entire DataFrame if no features are specified.
Re-splits data after scaling.

---

### 🚀 `Linear_Regression_SGD(epochs=100, learning_rate=0.01, plot=False, accuracy=True, get_equation=False)`

Simple (1D) Linear Regression using **SGD**.

---

### 📤 `Extract_Data()`

Returns `(X_train, X_test, y_train, y_test)` — useful for external use.

---

### 🆕 `Set_DF(newDF, target_column)`

Reset the class with a new DataFrame and target column.

---

### 🔀 `Select_Model(model=None, batch_size=None, method=None, epochs=100, learning_rate=0.01, plot=False, accuracy=True, get_equation=False)`

Unified interface to select and run any regression model or method.

* `model`: Choose `'linear_regression'` (`'lr'`) or `'multi_linear_regression'` (`'mlr'`)
* `method`: Specify algorithm (`'ols'`, `'bgd'`, `'sgd'`, `'mgbd'`)
* `batch_size`: For mini-batch gradient descent (`'mgbd'`)
* Other arguments are passed to the underlying method

Raises `ValueError` if model or method is unknown.
dankert-download 0.1.1
Мощный загрузчик видео от DanKert
Requires Python: >=3.7

# dankert_download

![logo](https://raw.githubusercontent.com/Dan-Kert/dankert-download/main/logo.png)

## ⚡️ dankert_download — мощный загрузчик видео и аудио

Альтернатива yt-dlp, поддерживает десятки платформ: **TikTok, YouTube, Instagram, VK, Pinterest, Likee, SoundCloud, RuTube** и другие.

---

## 🔥 Возможности

- 🧠 Автоматическое распознавание ссылок с популярных платформ
- 📥 Скачивание видео, аудио, фото, gif
- 📝 Сохранение метаданных: автор, подпись, ID, описание
- 🏷️ Поддержка глав, аннотаций, спонсорских блоков
- 🗂️ Работа с плейлистами, каналами, профилями
- 🔒 Обход ограничений возраста и приватности
- 🌐 Кросс-платформенность: Windows, Linux, Termux (Android)
- 🧩 Плагины и расширения
- ⚙️ Гибкая настройка через конфиг и параметры командной строки
- 🚀 Высокая скорость загрузки, поддержка многопоточности

---

## 📦 Установка

```sh
pip install .
```

или для разработки:

```sh
pip install -e .
```

---

## 🚀 Быстрый старт

Скачайте видео по ссылке:

```sh
dankert_download "https://www.youtube.com/watch?v=ID"
```

Скачайте TikTok:

```sh
dankert_download "https://www.tiktok.com/@user/video/1234567890"
```

---

## ⚙️ Примеры использования

Скачать аудио:

```sh
dankert_download "https://soundcloud.com/artist/track"
```

Скачать плейлист:

```sh
dankert_download "https://www.youtube.com/playlist?list=PLxxxx"
```

Указать формат:

```sh
dankert_download "https://youtu.be/ID" --format mp4
```

---

## 🛠️ Параметры командной строки

- `--format` — выбрать формат (mp4, webm, mp3 и др.)
- `--output` — указать имя файла или папку
- `--proxy` — использовать прокси
- `--info` — вывести информацию о видео
- `--no-merge` — не объединять аудио и видео
- `--config` — использовать свой конфиг

Полный список параметров смотрите через:

```sh
dankert_download --help
```

---

## 🧩 Расширения и плагины

- Поддержка пользовательских плагинов
- Примеры в папке `plugins/`
- Документация по API для расширения функционала

---

## 🧪 Тесты

Запуск тестов:

```sh
pytest test
```

---

## 📝 Документация

- [Wiki](https://github.com/Dan-Kert/dankert-download/wiki)
- [FAQ](https://github.com/Dan-Kert/dankert-download/wiki/FAQ)
- [Список поддерживаемых платформ](https://github.com/Dan-Kert/dankert-download/wiki/Platforms)

---

## 💬 Обратная связь

- [GitHub Issues](https://github.com/Dan-Kert/dankert-download/issues)
- [Telegram](https://t.me/dankertbot)
- [Email](mailto:dan.kert.official@gmail.com)

---

## 📝 Лицензия

MIT License

---

## 👨‍💻 Автор

DanKert  
[GitHub](https://github.com/dan-kert)  
[Telegram](https://t.me/dankert)

---

## ⭐️ Поддержите проект!

Поставьте ⭐️ на GitHub, расскажите друзьям, присоединяйтесь к сообществу!