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kglab

简化Python知识图谱构建的开源库

kglab是一个构建知识图谱的Python开源库,支持Python 3.7+。它集成了Pandas、NetworkX、RAPIDS等多个工具库,提供简单抽象层简化知识图谱的创建、加载、测量和序列化。适用于数据科学和图分析领域,项目持续更新并欢迎社区贡献。

galaxy - 开源数据分析平台 助力科研工作流程
GalaxyGithubPython开源软件开源项目数据分析生物信息学
Galaxy是一个开源数据分析平台,为科研人员提供用户友好的界面,支持无需编程经验的复杂数据分析。该平台适用于生物信息学、基因组学等领域,集成多种工具和工作流程。Galaxy还提供丰富的社区资源,包括在线帮助、文档和培训材料,便于用户快速上手和充分利用平台功能。
gensim - Gensim:高效的Python主题建模和文档索引工具
GensimGithubNLPPython主题建模开源项目文档相似性
Gensim是一个针对自然语言处理和信息检索的Python库,用于执行主题建模、文档索引和相似性检索。该库依靠高效的内存独立算法和多核实现,可以处理超过内存容量的大型语料库。Gensim支持LSA、LDA、RP和HDP等各种流行算法,并支持分布式计算。其直观接口和详实文档使得用户可以轻松集成与扩展,是大规模文本数据处理的优秀选择。
deepsnap - 高效灵活的图神经网络库 支持异构图和标准化流程
DeepSNAPGithubNetworkXPyTorch Geometric图深度学习开源项目异构图
DeepSNAP是一个专为图神经网络设计的Python库,连接NetworkX和PyTorch Geometric,提供灵活的图操作和标准化流程。它支持高效的图操作和转换、异构图处理,并提供数据集分割、负采样等功能。DeepSNAP的API易于使用,适用于节点分类、链接预测和图分类等多种图学习任务。
mlgb - 多模型支持的CTR预测和推荐系统库
CTR预测GithubMLGB开源项目推荐系统机器学习深度学习模型
MLGB是一个Python库,集成了50多种CTR预测和推荐系统模型,兼容TensorFlow和PyTorch框架。该库提供简洁的API,方便快速调用复杂模型。通过代码优化,MLGB实现了高效性能,为研究和工程实践提供了多样化的模型选择。
algorithms - Python数据结构与算法的开源实现库
GithubPython代码实现开源项目数据结构算法
algorithms是一个开源项目,提供Python 3中常见数据结构和算法的简洁实现。涵盖数组、图论、动态规划、搜索等多个领域,包括归并排序、广度优先搜索、动态规划等经典算法,代码清晰易懂。该库可通过pip安装使用,适合学习和实际开发。项目持续更新,欢迎社区贡献。
cleanlab - 开源工具自动检测和优化机器学习数据集
Githubcleanlab开源项目数据中心AI数据清理机器学习标签错误检测
cleanlab是一款开源的数据中心AI工具包,能够自动检测机器学习数据集中的标签错误、异常值和重复项等问题。该工具适用于图像、文本和表格等各类数据,并支持所有机器学习模型。除了发现数据问题,cleanlab还可以训练更稳健的模型,评估数据质量。基于可靠的理论基础,cleanlab运行高效,操作简便,是优化数据质量和提升模型性能的实用工具。
python-glmnet - Python实现的正则化回归库
GLMNETGithubPythonScikit-Learn开源项目机器学习正则化回归
python-glmnet是一个实现正则化回归模型的Python库。它封装了R语言glmnet包的Fortran库,提供线性和逻辑回归功能。该库兼容Scikit-Learn的API,支持稀疏矩阵,具有交叉验证和自动选择最佳正则化参数的功能。可通过conda或pip安装,适用于需要实现Lasso或ElasticNet回归的数据科学项目。
glom - 轻松处理嵌套数据的Python库
GithubPythonglom嵌套数据开源项目数据处理数据重构
glom是一个专门用于处理嵌套数据结构的Python库。它提供基于路径的访问和声明式数据转换,支持可读的错误信息。作为一个纯Python包,glom适用于Python 3.7+和PyPy3,并提供命令行界面。无论是数据访问还是重构,glom都能高效处理复杂的实际数据。
glasbey - Python库助力创建最优分类数据色彩方案
GithubGlasbey分类数据可视化开源项目算法生成色彩调色板
glasbey是一个基于Glasbey等人研究的Python库,专门用于分类数据的色彩方案优化。该库能生成视觉独特的配色,适应多种需求。它支持创建新调色板、扩展现有方案,以及根据特定约束定制配色。glasbey可创建基本调色板、柔和色调、扩展现有方案和分层类别的块状调色板。其简单易用的特性使其成为数据可视化和图表设计的有力工具。
quickai - 简化复杂机器学习模型的实验过程
GithubPythonQuickAIYOLO卷积神经网络开源项目机器学习
QuickAI 是一个 Python 库,简化了前沿机器学习模型的实验流程。支持 EfficientNet、VGG、ResNet 等图像分类模型和 GPT-NEO、Distill BERT 等自然语言处理模型。只需1-2行代码即可完成模型训练和评估,兼容 TensorFlow 和 PyTorch,并提供 Docker 容器便于环境配置。适用于各水平用户,助力快速推进机器学习项目。
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