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self-paced-ensemble

自适应集成学习框架解决高度不平衡数据分类

Self-paced Ensemble不平衡数据分类集成学习机器学习Python库Github开源项目

Self-paced Ensemble (SPE)是一个处理大规模高度不平衡数据分类的集成学习框架。SPE采用严格平衡的欠采样策略,无需计算样本间距离,适用于各类数据集。该框架计算高效,性能优异,可与多种学习模型兼容。作为通用框架,SPE能提升现有方法在不平衡数据上的表现,特别适合处理噪声大、极度不平衡的大规模数据集。

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介绍相关项目
mlcourse.ai - 综合性机器学习在线课程 理论实践并重
GithubOpenDataSciencemlcourse.ai开源项目数据分析机器学习课程算法
mlcourse.ai是OpenDataScience推出的开放式机器学习课程,涵盖数据分析到梯度提升等10个主题。课程通过理论讲解与实践作业相结合,帮助学习者掌握机器学习技能。提供多语言学习资源,包括文章、视频和编程作业,支持自定进度学习。另有付费作业包供选择,进一步提升学习效果。
sage - 多语言拼写纠正与文本增强工具包
GithubSAGE多语言开源项目拼写纠正文本增强评估
SAGE是一个开源的多语言拼写纠正和文本增强工具包。该项目提供预训练的Transformer模型用于拼写纠正，支持多种语言。SAGE还包含数据增强算法，可模拟真实拼写错误。此外，SAGE提供评估功能，用于衡量拼写纠正工具的性能。这一工具包为处理拼写问题提供了完整解决方案。
MachineLearningWithMe - 全面深入的机器学习算法实践教程
Github人工智能开源项目数据分析机器学习模型算法
MachineLearningWithMe是一个系统化的机器学习教程项目，内容涵盖从环境配置到高级算法的多个方面。项目详细讲解并实现了线性回归、逻辑回归、K近邻、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、聚类和降维等核心算法。特别强调动手实践，指导读者从零开始实现各类算法，并提供泰坦尼克号生还预测等实际案例。此外还包括模型评估、特征工程和集成学习等进阶内容，适合初学到中级水平的学习者深入探索机器学习领域。
Advances-in-Label-Noise-Learning - 标签噪声学习最新研究进展与实践技术
Github噪声标签开源项目数据清洗数据集机器学习深度学习
这个项目全面总结了标签噪声学习领域的最新研究成果,包括论文、代码、软件工具、竞赛和教程等资源。它涵盖了群体分布鲁棒性、标签分布偏移等热点问题,并提供了真实噪声数据集和模拟框架。对于从事标签噪声学习研究的学者和工程师来说,这是一个非常有价值的知识库。
Splade_PP_en_v1 - ONNX稀疏向量模型助力高性能文本检索
GithubHuggingfaceONNXSplade开源项目文本分类模型相似度搜索稀疏向量编码
Splade_PP_en_v1是一个文本分类和相似度搜索模型的ONNX实现版本。模型基于FastEmbed框架运行，可将输入文本转换为稀疏向量表示，适用于文本检索和相似度计算。项目支持Python API接口调用，可进行批量文本处理，采用Apache-2.0开源许可证。
LightGBMLSS - LightGBM概率建模扩展框架 实现全条件分布预测
GithubLightGBMLSS分布预测开源项目机器学习梯度提升概率建模
LightGBMLSS作为LightGBM的扩展框架，实现了单变量目标全条件分布的建模和预测。该框架支持多种分布类型，包括连续、离散和混合分布，并具备归一化流和混合密度等先进功能，能够有效处理复杂的多模态数据。LightGBMLSS自动推导梯度和海森矩阵，集成了超参数优化和可解释性分析功能，同时保持与LightGBM的完全兼容。这一框架为概率建模提供了全面而灵活的解决方案。
awesome-machine-learning - 机器学习框架与资源汇总 多语言开源项目集锦
Github开源项目数据分析机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉
Awesome Machine Learning项目汇集了按编程语言分类的机器学习开源资源。涵盖计算机视觉、自然语言处理、深度学习等领域的框架、库和工具,涉及Python、Java、C++等多种语言。此外还收录相关书籍、课程和博客,为机器学习从业者提供全面参考。项目保持活跃更新,欢迎社区贡献优质资源。
dspy - 自优化语言模型程序框架
AI框架DSPyGithub开源项目提示工程程序优化语言模型
DSPy是一个语言模型编程框架，通过分离程序流程和参数，实现了提示词和权重的自动优化。该框架引入了新型优化器，能根据特定指标调整参数，有效提升GPT-3.5、GPT-4等模型的性能。DSPy为开发者提供了系统化方法，以更高效地解决复杂AI任务，显著改善了语言模型在各种应用中的可靠性。
DeepSpeed - 大模型的训练工具
AI工具AI开发AI系统技术DeepSpeed大规模训练模型压缩模型训练热门高性能计算
DeepSpeed是一个先进的深度学习优化工具库，专门设计用于简化和增强分布式训练。通过一系列创新技术，如ZeRO、3D并行处理、MoE和ZeRO-Infinity，DeepSpeed能大幅提高训练速度，同时降低成本。这些技术支持在数千GPU上扩展模型训练，并实现低延迟和高吞吐量的推理性能。DeepSpeed同时提供了先进的模型压缩技术，优化模型存储与推理效率，是大规模AI模型训练和推理的优选方案。
aideml - 通过自然语言描述生成机器学习任务解决方案的LLM代理
AIDEGithubPython开源项目数据科学机器学习解决方案生成
AIDE是一款通过自然语言描述生成机器学习任务解决方案的LLM代理。该项目在超过60个Kaggle数据科学竞赛中表现出色，平均超越50%的参赛者。AIDE能生成Python脚本并进行迭代优化，提供透明的可视化解决方案树，帮助深入理解实验过程。支持通过命令行或Python脚本使用，并提供多种高级配置，为数据科学家提供高效自动化的解决方案生成与优化工具。
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