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hBayesDM

分层贝叶斯决策建模工具支持R和Python

hBayesDM是一个为决策任务提供分层贝叶斯分析的开源软件包。它基于Stan进行贝叶斯推断,支持R和Python语言。该工具能分析强化学习和决策制定的神经计算机制,为心理学、神经科学和行为经济学等领域的研究者提供强大的分析支持。项目提供详细教程、邮件列表和问题报告渠道,便于使用和问题解决。

dlib - 现代C++机器学习工具包,实现高效复杂软件开发
C++GithubPython APIdlib开源项目机器学习编译
dlib是一个功能丰富的C++工具库,专注于机器学习解决方案,支持快速编译和高效运算。提供完整的Python集成和标准Boost许可,适用于各类项目。
DiCE - 机器学习模型的多样性反事实解释方法
DiCEGithubPython反事实解释开源项目机器学习模型解释
DiCE提供机器学习模型的反事实(CF)解释,通过生成特征扰动版本帮助探索模型的假设情景。适用于财务、医疗、教育等领域,支持生成多样性和接近原始输入的解释。提供Python支持,随时可通过PyPI和Conda安装。其优化算法和简单约束功能确保对各种ML模型的广泛适应性。
mlops-python-package - MLOps Python工具包,简化机器学习工程实践
GitHub ActionsGithubMLOpsPython包开源项目自动化工具软件开发实践
这是一个集成多种MLOps最佳实践的Python代码库,旨在优化机器学习工程流程。该工具包提供了模型注册、实验跟踪和实时推理等核心功能,同时支持自动化任务、CI/CD集成、配置管理和数据处理等辅助功能。通过灵活且稳健的设计,这个工具包可以帮助开发者更高效地构建和部署MLOps项目,简化整个机器学习生命周期管理。
hivemind - 去中心化的分布式深度学习PyTorch库
GithubHivemindPyTorch分布式训练开源项目深度学习神经网络
Hivemind是一个基于PyTorch的去中心化深度学习库,旨在通过多台分布在不同地点的计算机共同训练大型模型。主要特点包括去中心化的分布式训练、容错反向传播、参数去中心化平均以及支持任意大小的神经网络训练。Hivemind兼容Linux、macOS和Windows系统,可通过pip或源码进行安装,并提供PyTorch Lightning集成及详尽的使用文档和示例。
dpdata - Python工具包实现计算科学软件数据格式的灵活处理
DeePMD-kitGithubPython包dpdata开源项目数据格式计算科学
dpdata是一个面向计算科学软件的Python工具包,支持多种数据格式如DeePMD-kit、VASP和LAMMPS等。该工具包提供数据加载、操作和导出功能,可处理单帧和多帧系统数据,支持标记和非标记系统。dpdata具备丰富的数据访问和转换方法,同时支持原子系统的复制、扰动和替换,以及化学键和形式电荷的处理。
Data-science - 数据科学项目的综合资源库和实践指南
GitHubGithubMLOpsPython开源项目数据科学机器学习
Data-science项目汇集了丰富的数据科学资源,涵盖MLOps、数据管理、测试和生产力工具等领域。通过文章、代码和视频教程,该项目全面展示了数据科学工作流程,从项目管理到部署。它为数据科学家和机器学习工程师提供了提高效率、构建可靠项目的实用指南。
exoplanet - 基于PyMC的系外行星观测数据分析工具包
GithubPyMCexoplanet天文学开源项目时间序列分析概率建模
exoplanet是一个基于PyMC的开源工具包,专门用于天文学时间序列数据的概率建模,尤其适用于系外行星观测数据分析。它扩展了PyMC的功能,提供了针对系外行星数据集的自定义函数和分布。该工具包具有高性能的模型构建语言和推理引擎,能有效处理大量参数问题,为天文学研究提供了实用的数据分析解决方案。
xmc.dspy - Infer-Retrieve-Rank方法revolutionizing大规模多标签分类
GithubInfer-Retrieve-Rank上下文学习多标签分类开源项目极端多类别语言模型
Infer-Retrieve-Rank (IReRa)是一种创新的多标签分类方法,专门针对具有大量类别的任务。这个通用且模块化的程序通过预训练语言模型和检索器的交互,高效处理复杂的分类问题。IReRa仅需少量标记示例即可优化性能,无需模型微调。该项目提供完整文档,包括安装、数据处理、运行指南等,方便研究人员在各种语言模型推理和检索任务中应用。
mmdeploy - 多平台支持的深度学习模型部署工具集与推理框架
AI模型GithubMMDeployOpenMMLab开源项目模型部署深度学习
MMDeploy是一个开源的深度学习模型部署工具,支持OpenMMLab的各类模型库。该工具集成了多种推理后端,兼容Linux、Windows、macOS和Android等操作系统。提供灵活可扩展的C/C++ SDK框架,支持模型转换、配置编写、性能剖析和量化。详尽文档指导简化了模型部署过程,使其更加高效。
DecisionTree.jl - Julia高效决策树和随机森林算法库
DecisionTree.jlGithubJulia决策树开源项目机器学习随机森林
DecisionTree.jl是一个Julia语言实现的决策树和随机森林算法库,提供分类和回归功能。它支持预剪枝、后剪枝、多线程bagging和自适应提升等技术,可与AutoMLPipeline.jl、MLJ.jl等库集成使用。该库具有高效易用的API,支持交叉验证和特征重要性分析,适用于各类机器学习项目中的决策树相关任务。
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