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严谨量化机器学习不确定性的开源框架

Conformal Prediction 是一个开源项目,提供严谨的机器学习不确定性量化方法。项目包含多个即用型示例,涵盖图像分类、回归等应用,无需原始数据和模型即可运行。研究人员和开发者可轻松上手此技术,探索其在实际问题中的应用,为模型增添可靠的不确定性估计。

conformer - 结合卷积神经网络和Transformers的语音识别模型
ConformerGithubPyTorchTransformer卷积神经网络开源项目语音识别
Conformer模型结合卷积神经网络和Transformers,能同时捕捉音频的局部和全局依赖关系,提高语音识别精度并节省参数。本项目提供该模型的PyTorch实现,包含详细的安装和使用指南,适用于Python 3.7及更高版本。
pattern_classification - 机器学习和模式分类资源集合
Github开源项目数据预处理机器学习模型评估模式分类聚类分析
该项目汇集了机器学习和模式分类领域的全面资源。内容包括教程、示例代码、数据集、工具和技术说明等。涵盖数据预处理、特征选择、多种算法实现等方面。还提供数据可视化案例、统计模式分类研究、相关书籍和讲座资料。适合学习和应用机器学习技术的研究者和从业者参考使用。
flow-forecast - 开源时间序列深度学习框架,支持最新模型和云端集成
Flow ForecastGithubtransformer开源开源项目时间序列预测深度学习
Flow Forecast 是一个开源时间序列预测深度学习框架,提供最新的Transformer、注意力模型、GRU等技术,并具有易于理解的解释指标、云集成和模型服务功能。该框架是首个支持Transformer模型的时间序列框架,适用于流量预测、分类和异常检测。
financial-machine-learning - 金融机器学习资源汇总与实践指南
Github开源项目强化学习深度学习算法交易量化交易金融机器学习
这个项目收集了金融机器学习(FinML)领域的精选工具和应用。主要包括Python资源,涵盖深度学习、强化学习和股票预测模型等。此外还提供交易微服务系统和量化机器学习交易等实用内容。项目为金融科技领域的机器学习应用提供了全面的学习和参考资料。
pymc - Python贝叶斯统计建模与概率编程框架
GithubPyMCPython包变分推断开源项目贝叶斯统计建模马尔可夫链蒙特卡洛
PyMC是一个Python贝叶斯统计建模框架,专注于高级马尔可夫链蒙特卡洛和变分推断算法。它提供直观的模型语法、强大的采样算法和推断功能,可处理复杂模型。PyMC利用PyTensor优化计算,支持缺失值处理,并提供丰富的示例资源。作为一个灵活的概率编程工具,PyMC适用于广泛的统计建模任务。
hierarchicalforecast - Python层级预测库 整合统计与计量经济学方法
GithubPython库层次化预测开源项目数据一致性时间序列预测预测方法
HierarchicalForecast是一个Python库,提供多种层级预测协调方法,如BottomUp、TopDown等,并支持概率一致性预测。该框架集成公开数据集、评估指标和统计基线,旨在为行业和学术界提供可靠的层级预测基准,促进时间序列领域的统计建模和机器学习融合。它为开发新的层级预测算法提供了有力工具,有助于推动相关研究和应用的发展。
ReCon - 融合对比和生成方法的3D表示学习框架
3D表示学习GithubReCon少样本学习开源项目点云分类零样本学习
ReCon是一个融合对比学习和生成式预训练的3D表示学习框架,有效解决了数据不足和表示过拟合问题。该框架在3D点云分类、少样本学习和零样本迁移等任务中表现出色,在ScanObjectNN数据集上达到91.26%的分类准确率。ReCon展现了在3D表示学习领域的先进性能,为相关研究提供了新的思路。
pyprobml - 提供Python 3代码,用于复现《概率机器学习:入门》和《概率机器学习:高级主题》书中的图表
GithubPythonnotebookspyprobml图像重现开源项目机器学习
pyprobml项目提供Python 3代码,用于复现《概率机器学习:入门》和《概率机器学习:高级主题》书中的图表。该项目采用numpy、scipy、matplotlib、sklearn等标准库,以及JAX、Tensorflow和Torch等深度学习框架。用户可在本地运行或通过Colab使用,适合需要高性能计算的用户也支持Google Cloud Platform。本项目目前处于维护模式,有意贡献者可查看项目官网的贡献指南。
lazypredict - 自动化机器学习模型评估工具
GithubLazy PredictPython库开源项目机器学习模型评估自动化建模
LazyPredict 是一个开源的 Python 库,用于机器学习自动化。它能快速构建和比较多种模型,支持分类和回归任务,无需复杂的参数调优。通过自动训练多个模型并生成性能报告,LazyPredict 帮助识别最适合特定数据集的模型类型,适用于初步评估和基准测试,显著提高了数据科学工作流程的效率。
ProphitBet-Soccer-Bets-Predictor - 开源机器学习足球预测应用 提升投注决策准确性
GithubProphitBet开源软件开源项目数据分析机器学习足球预测
ProphitBet是一款开源的机器学习足球预测应用,结合多种算法分析球队状态和联赛历史数据。它能够自动解析即将举行的比赛并给出预测结果,为投注决策提供数据支持。该应用具备数据预处理、特征分析、模型评估等功能,可帮助用户更好地理解预测模型的工作原理。利用深度神经网络、随机森林等多种算法,ProphitBet不仅为用户提供客观的数据参考,还为机器学习爱好者提供了实践平台。
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