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python-glmnet

Python实现的正则化回归库

PythonGLMNET机器学习正则化回归Scikit-LearnGithub开源项目

python-glmnet是一个实现正则化回归模型的Python库。它封装了R语言glmnet包的Fortran库，提供线性和逻辑回归功能。该库兼容Scikit-Learn的API，支持稀疏矩阵，具有交叉验证和自动选择最佳正则化参数的功能。可通过conda或pip安装，适用于需要实现Lasso或ElasticNet回归的数据科学项目。

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介绍相关项目
imodels - 一款提供易用且兼容的透明、简洁预测模型的集成scikit-learn的Python库
GithubPythonimodelsscikit-learn开源项目机器学习解释模型
imodels，一款集成scikit-learn的Python库，提供易用且兼容的透明、简洁预测模型。它应用最新的解释性模型技术，旨在提高机器学习的计算效率和预测精准度。包含imodelsX模块以支持NLP领域，且拥有完善的教程和文档，满足多样化应用需求。
tpot - 基于遗传算法的自动机器学习管道优化工具
GithubTPOT开源项目机器学习管道优化自动化遗传算法
TPOT是一个开源的自动机器学习工具,基于Python开发。它采用遗传算法来优化机器学习管道,能够自动探索大量可能的管道组合,为给定数据集找到最佳模型。TPOT构建于scikit-learn之上,可生成易读易修改的Python代码。该工具支持分类和回归任务,适用于多种数据科学场景,能够有效减少数据科学家在模型选择和参数调优上的时间投入。
Statistical-Learning-Method_Code - 《统计学习方法》算法实现与详细注释
Github代码实现开源项目无监督学习机器学习监督学习统计学习方法
本项目实现了《统计学习方法》一书中的机器学习算法，涵盖监督学习和无监督学习方法。代码采用Python编写，每行均有详细注释，关键部分标注公式出处。项目还提供相关博客链接，旨在帮助学习者深入理解算法原理，适合机器学习入门者参考学习。
python-gitlab - 强大的Python库用于简化GitLab API访问
CLI工具Docker镜像GitLab APIGithubPython包python-gitlab开源项目
python-gitlab是一个功能全面的Python库，用于简化GitLab服务器API的访问。该库支持GitLab v4 API，并提供命令行工具。开发者可以使用Pythonic方式管理GitLab资源，处理分页响应，自动进行URL编码，并转换复杂数据结构。python-gitlab还具备灵活的配置管理和智能重试机制，适用于GitLab开发和自动化任务。
best-of-ml-python - 每周更新的优质Python机器学习开源项目列表
GitHubGithubPythonTensorflow开源项目机器学习
Best-of Machine Learning with Python为您展示一份每周更新的优质Python机器学习开源项目列表，包括920个多种类别的项目，从而帮助开发者轻松访问和利用顶级的机器学习工具和框架。项目持续欢迎社区贡献，共同促进技术进步。
mlgb - 多模型支持的CTR预测和推荐系统库
CTR预测GithubMLGB开源项目推荐系统机器学习深度学习模型
MLGB是一个Python库，集成了50多种CTR预测和推荐系统模型，兼容TensorFlow和PyTorch框架。该库提供简洁的API，方便快速调用复杂模型。通过代码优化，MLGB实现了高效性能，为研究和工程实践提供了多样化的模型选择。
pycaret - 开源的低代码Python机器学习库，能够简化和自动化机器学习工作流程
GithubPyCaretPython低代码开源开源项目机器学习
PyCaret是一个开源的低代码Python机器学习库，能够简化和自动化机器学习工作流程。通过减少代码量，PyCaret使实验更高效、更快速。它支持scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost等多种机器学习框架，用户可以通过少量代码完成模型训练、评估和预测。无论是经验丰富的数据科学家，还是对低代码解决方案感兴趣的用户，PyCaret都是理想选择。
Finance-Python - Python金融计算库 支持量化交易与分析
GithubPython开源项目指标库资产组合优化量化交易金融计算
Finance-Python是一个开源的金融计算库，使用纯Python实现。它为量化交易提供了多种工具，包括定价分析、技术指标和复合运算指标库。该项目支持与pandas集成，并具备金融日期计算、资产组合优化和产品定价模型等功能，适用于金融分析和量化交易研究。
nyaggle - Kaggle和数据科学竞赛的Python工具库
Githubnyaggle实验追踪开源项目机器学习特征工程验证
nyaggle是一个面向数据科学竞赛的Python工具库，专注于实验跟踪、特征工程和模型验证。它提供实验追踪、集成学习、特征存储等功能，支持高级API进行交叉验证实验。该库还包含目标编码、BERT文本向量化等特征工程工具，以及对抗验证和时间序列分割等验证方法，是Kaggle等竞赛中的实用助手。
python-machine-learning-book-3rd-edition - Python与机器学习代码实例——从基础到高级应用
GithubPython Machine LearningTensorFlowscikit-learn开源项目数据处理机器学习
《Python Machine Learning》第三版全面覆盖了数据预处理、分类、回归、深度学习和强化学习等机器学习领域的核心概念。书中提供了Scikit-Learn和TensorFlow的代码示例，帮助读者掌握模型评估、超参数优化和集成学习等技术。本书适合初学者和进阶用户，通过代码仓库可以获得丰富的实践经验。出版信息：Packt Publishing, 2019年12月12日，ISBN-13: 978-1789955750。
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