scikeras

Keras与Scikit-Learn的无缝集成工具

Scikit-Learn Keras SciKeras 机器学习 Python Github 开源项目

SciKeras是一个开源项目，旨在为Keras模型提供Scikit-Learn兼容的包装器。作为tf.keras.wrappers.scikit_learn的继任者，SciKeras保持API兼容性的同时，提供了更多功能。该项目支持TensorFlow，可通过pip轻松安装。SciKeras不仅提供详细文档，还有完整的迁移指南，方便用户从原有框架过渡。项目基于scikit-learn 1.4.1post1及以上版本和Keras 3.2.0及以上版本，为机器学习实践者提供了一个强大的集成工具。

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介绍相关项目

tslearn - Python时间序列分析机器学习库

GithubPython库tslearn开源项目数据预处理时间序列分析机器学习

tslearn是一个开源的Python库，专注于时间序列分析和机器学习。它提供数据预处理、分类、聚类、回归和多种距离度量方法。支持可变长度时间序列，兼容scikit-learn，包含UCR数据集和数据生成器。tslearn适用于需要进行时间序列分析的数据科学工作，支持超参数调优和管道等功能，为研究和实践提供全面工具支持。

scikit-lego - 为scikit-learn提供自定义扩展的开源库

GithubPython库scikit-lego开源项目数据科学机器学习

scikit-lego是一个开源Python库,为scikit-learn提供自定义转换器、指标和模型。该项目最初由荷兰多家公司合作开发,现已获得全球贡献。scikit-lego严格遵循scikit-learn标准,提供高质量代码和测试。它包含多种新特性,如自定义数据集、pandas工具、线性模型、朴素贝叶斯、混合模型、元估计器、预处理工具、模型选择方法和评估指标,旨在增强机器学习工作流程的灵活性和功能性。

sktime-dl - 时间序列分析工具的演变

Githubsktime代码迁移开源项目时间序列机器学习深度学习

sktime-dl项目正在整合到sktime框架中，作为其mini-packages的一部分。原sktime-dl的大多数估计器现已迁移至sktime的深度学习分类和回归模块。项目鼓励开发者参与剩余部分的迁移工作，相关贡献指南可在sktime GitHub仓库的规划问题中查阅。这一变更旨在整合和优化时间序列分析工具，为用户提供更统一的体验。

Data-science - 数据科学项目的综合资源库和实践指南

GitHubGithubMLOpsPython开源项目数据科学机器学习

Data-science项目汇集了丰富的数据科学资源，涵盖MLOps、数据管理、测试和生产力工具等领域。通过文章、代码和视频教程，该项目全面展示了数据科学工作流程，从项目管理到部署。它为数据科学家和机器学习工程师提供了提高效率、构建可靠项目的实用指南。

scikit-learn-videos - 使用scikit-learn学习机器学习实践技能

GithubJupyter NotebookPythonscikit-learn开源项目数据科学机器学习

该项目通过10个scikit-learn视频教程和配套Jupyter notebook，系统讲解机器学习基础知识与实践技能。内容涵盖机器学习概念、Python环境配置、数据处理、模型训练评估、交叉验证和参数优化等。总时长4.5小时，并提供更新的免费在线课程，包含测验和证书，是入门scikit-learn的综合学习资源。

tflearn - 深度学习库，简化TensorFlow高阶API的使用

GithubTFLearnTensorFlow开源项目深度学习神经网络高层API

TFLearn是一个模块化且透明的深度学习库，基于TensorFlow构建，提供高阶API以加速实验。特点包括易用的高阶API、快速原型设计、完全透明的TensorFlow集成、强大的训练辅助功能和精美的图形可视化。支持最新的深度学习模型，兼容TensorFlow v2.0及以上版本。

skops - Python库支持scikit-learn模型分享与部署

GithubHugging Face HubPython库SKOPSscikit-learn开源项目模型共享

SKOPS 是一个支持scikit-learn模型分享和部署的Python库。它提供了将模型集成到Hugging Face Hub的工具，使模型可被发现和使用，无需下载或加载。主要功能包括创建模型库、生成模型卡和安全保存sklearn估算器。详细信息和使用指南请参考文档。

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。

machine-learning - 机器学习与数据科学教程，深度学习、模型部署与强化学习

Githubmachine-learning开源项目强化学习时间序列模型部署深度学习

本项目持续更新，介绍了数据科学和机器学习各个主题。内容涵盖深度学习、模型部署、运筹学和强化学习等，提供Jupyter Notebook格式教程，结合Python科学栈（如numpy、pandas）和开源库（如scikit-learn、TensorFlow、PyTorch）进行教学示范，平衡数学符号与实际应用。

scikit-fda - Python实现的功能数据分析库

GithubPythonscikit-fda函数数据分析开源项目数据科学统计学

scikit-fda是一个功能数据分析(FDA)的Python库,为处理依赖连续参数的数据提供全面工具。它支持数据表示、探索分析、预处理,以及功能数据的推断、分类、回归和聚类。兼容Python 3.8+版本,可通过PyPI或conda-forge安装。这个开源项目为数据科学家和研究人员提供了灵活的FDA工具集,简化了复杂数据的分析过程。

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