conformal-prediction

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。

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介绍相关项目

EEG-Conformer - 结合卷积和自注意力的EEG解码与可视化工具

EEG ConformerEEG解码Github卷积神经网络大脑波形投影开源项目自注意力机制

EEG Conformer是一种结合卷积和自注意力机制的EEG分类与可视化工具。其卷积模块提取时间和空间上的局部特征，自注意力模块捕捉全局关联，最终通过全连接层进行分类预测。此外，EEG Conformer还具备将类激活映射到脑拓扑图的可视化功能。支持Python 3.10和Pytorch 1.12，在多个BCI竞赛数据集上表现出色。

pomegranate - Python 中快速、灵活且易于使用的概率建模

GPU支持GithubPyTorchpomegranate开源项目概率建模混合精度支持

新版本将计算后端从Cython迁移到PyTorch，提升了速度和灵活性。新特性包括GPU支持、半精度计算、多变量分布、缺失值处理以及更好的社区贡献。改进后的pomegranate在混合模型、贝叶斯网络和隐马尔科夫模型的构建中表现出色，实现了高度的灵活性和效率。

FinRL - 开源金融强化学习框架助力自动化量化交易

FinRLGithub开源框架开源项目强化学习量化交易金融科技

FinRL是一个开源金融强化学习框架,旨在促进量化金融领域的自动化交易。它采用三层架构设计,包括市场环境、智能代理和金融应用,支持多种数据源,并提供完整的训练-测试-交易流程。FinRL为研究人员和从业者提供了一个灵活高效的平台,用于开发和测试先进的交易策略,推动金融科技创新。

Turing.jl - 高效概率编程框架助力贝叶斯推理与机器学习

GithubJuliaTuring.jl开源项目概率编程统计建模

Turing.jl是Julia语言生态系统中的概率编程框架，为贝叶斯推理和机器学习提供工具。该框架支持多种采样算法，可处理复杂概率模型，适用于学术研究和实际数据分析。项目具有活跃的社区支持和持续的更新，用户可通过官方文档和社区讨论获取帮助。

Time-Series-Works-Conferences - 全面的时间序列研究与预测资源集合

Github开源项目数据分析时间序列机器学习深度学习预测

interpret-community - 强化可解释AI的开源工具库

GithubInterpret-CommunitySHAP可解释性开源项目机器学习模型解释

Interpret-Community是扩展Interpret库的开源项目，为表格数据模型提供增强的可解释性技术。它集成了SHAP、LIME等多种解释器，适用于各类机器学习模型。项目还包含交互式可视化工具，便于分析数据与模型。该项目优化了可解释性技术，使其能够处理实际数据集和工作流程，致力于增强机器学习模型的可解释性和透明度。

mlr3 - 现代化的R语言机器学习框架

GithubR语言mlr3开源项目数据分析机器学习模型训练

mlr3是一个现代化的R语言机器学习框架，专注于高效和面向对象的设计。它提供构建机器学习模型的基本组件，支持分类、回归等任务，并具有良好的可扩展性。该框架利用R6类和data.table实现清晰的面向对象设计和快速数据处理。mlr3提供交叉验证等重采样方法和丰富的性能评估指标。作为mlr的继任者，mlr3克服了前身的局限性，为研究人员和数据科学家提供更灵活、更易维护的机器学习工具。

bayesian-torch - 贝叶斯神经网络层和不确定性估计的PyTorch扩展库

Bayesian-TorchGithubPyTorch不确定性估计变分推断开源项目深度学习

Bayesian-Torch是PyTorch的扩展库，用于在深度学习模型中实现贝叶斯推理和不确定性估计。它提供贝叶斯层，支持将确定性神经网络转换为贝叶斯形式。库包含变分推理、MOPED、量化和AvUC损失等功能，适用于不确定性感知应用。研究人员和开发者可利用Bayesian-Torch构建更可靠、可解释的AI模型。

deepchecks - 用于持续验证 ML 模型和数据的测试

AIDeepchecksGithub开源项目机器学习测试监控

Deepchecks是一款开源工具，专为AI和机器学习模型的验证而设计。它提供从研究到生产的全面测试解决方案，包括数据和模型的测试、持续集成及监控。Deepchecks涵盖数据表格、自然语言处理和计算机视觉的验证需求，并提供详细文档和社区支持，助力提升模型的性能与准确性。用户可轻松安装使用这款工具，确保模型在生产环境中的表现稳定可靠。

TFB - 时间序列预测评估框架

GithubTFB基准测试开源库开源项目时序预测评估框架

TFB是一个为时间序列预测研究设计的开源库。它提供清晰的代码库，支持对预测模型进行端到端评估，并通过多种策略和指标比较模型性能。TFB特点包括多样化数据集、全面基线模型、灵活评估策略和丰富评估指标。研究人员可利用TFB开发新方法或评估自有时间序列数据。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

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