Surprise

专为推荐系统设计的Python科学计算工具包

Surprise是一个专门用于构建和分析基于显式评分数据的推荐系统的Python科学计算工具包。它简化了数据集处理，提供多种预测算法和相似度度量，支持新算法实现，并具备评估和比较算法性能的工具。Surprise适用于学术研究和商业应用，为推荐系统开发提供了全面的解决方案。

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介绍相关项目

sweetviz - 快速生成数据分析可视化报告的Python库

EDAGithubPython库Sweetviz可视化开源项目数据分析

Sweetviz是一个开源Python库，能够快速生成探索性数据分析(EDA)可视化报告。该库只需两行代码即可创建高密度的数据可视化，包括目标值分析、数据集比较和特征分析。Sweetviz支持混合类型关联和自动类型推断，可输出独立HTML应用，兼容Jupyter和Colab等环境。它还集成了Comet.ml功能，方便记录生成的报告。这个工具能帮助数据科学家和分析师迅速了解数据集特征及其相互关系。

pepy - Python包数据统计与分析服务

GithubPePyPython包后端服务开源项目统计数据

pepy是一个专注于展示Python包统计数据的开源后端服务。它通过BigQuery官方数据源每日更新包下载量信息，采用DDD和CQS设计模式构建。pepy为开发者提供了有价值的洞察，同时鼓励社区参与贡献。作为Python生态系统的分析工具，pepy为包的受欢迎程度和使用趋势提供了重要参考。该项目提供便捷的开发环境设置，方便开发者参与和使用。

deephyper - 自动化机器学习任务的开源优化框架

DeepHyperGithub开源项目机器学习自动化深度集成神经架构搜索超参数优化

DeepHyper是一个专注于自动化机器学习任务的Python开源框架。它提供了超参数优化、神经网络架构搜索和深度集成不确定性量化等功能。支持单机和分布式环境,适用于多种场景。DeepHyper简化了机器学习工作流程,为研究人员和开发者提供了强大的工具。项目包含详细文档、快速入门指南和活跃的社区支持,方便用户快速上手和深入使用。

awesome-mlops - 多种自动化机器学习、数据处理、模型部署工具集合

GithubMLOps开源项目数据处理数据管理模型服务自动化机器学习

发掘和运用顶尖MLOps工具：该项目汇集了多种自动化机器学习、数据处理、模型部署工具，供数据科学家和机器学习工程师选择使用，以简化机器学习流程，优化生产活动。

rexmex - 推荐系统评估指标和报告工具库

Githubrexmex开源库开源项目推荐系统机器学习评估指标

scipy - 开源科学计算库支持多领域数值分析与研究

GithubSciPy工程计算开源软件开源项目数学计算科学计算

SciPy是一个开源科学计算库，为数学、科学和工程领域提供多种功能模块。包括统计、优化、积分、线性代数、傅里叶变换、信号处理和图像处理等。它与NumPy紧密集成，提供高效的数值计算工具，支持多种操作系统，安装简单且免费开源。SciPy适用于数据分析、复杂计算和结果可视化，广泛应用于学术研究和工程实践。

smile - Java与Scala的高性能机器学习引擎

GithubSmile分类算法开源项目数据可视化机器学习自然语言处理

Smile是一个高效且全面的机器学习系统，支持Java和Scala，包含自然语言处理、线性代数、图形、插值和可视化功能。其先进的数据结构和算法提供卓越性能，涵盖分类、回归、聚类、关联规则挖掘、特征选择、多维缩放、遗传算法、缺失值插补和高效近邻搜索等领域。用户可以通过Maven中央库使用，并在Smile网站找到编程指南和详细信息。

hypertools - 简化高维数据可视化和分析的Python工具包

GithubHyperToolsPython工具包开源项目数据可视化降维高维数据

HyperTools是一个用于高维数据可视化和分析的Python工具包。它能够将复杂的高维数据集降维，并生成直观的可视化结果。该工具包整合了matplotlib、scikit-learn和seaborn等库，提供数据对齐、聚类和描述等功能。HyperTools主要面向需要分析复杂数据结构的数据科学家和研究人员。

cornac - 多模态推荐系统比较框架

CornacGithub多模态开源项目推荐系统机器学习辅助数据

RSAlgorithms - 集成传统与社交方法的开源推荐系统工具包

Github协同过滤开源工具包开源项目推荐系统矩阵分解社交推荐

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