scikit-opt

Python群体智能优化算法库

scikit-opt 优化算法 Python库智能算法遗传算法 Github 开源项目

scikit-opt是一个Python优化库,实现了多种群体智能算法,如遗传算法、粒子群优化和模拟退火。该库支持用户自定义函数、GPU加速和多种加速方式,可用于解决各类优化问题。scikit-opt具有易用性强、功能丰富的特点,适合数据科学家和研究人员使用。

optuna - 自动化机器学习超参数优化框架

GithubOptunaPython开源框架开源项目机器学习超参数优化

Optuna是一个面向机器学习的开源超参数优化框架。它采用define-by-run风格API，特点是轻量级、通用性强和平台无关。Optuna支持Python式搜索空间定义、高效优化算法、易于并行化和快速可视化。框架可处理多目标优化、约束优化和分布式优化等任务，适用于Python 3.7+版本，并集成多个第三方库。

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。

deap - 灵活高效的进化计算框架，实现快速原型开发和创意测试

DEAPGithubPython库优化算法开源项目进化计算遗传算法

DEAP是一个开源的进化计算框架，为快速原型设计和算法测试提供了便利。它支持多种进化算法，如遗传算法、遗传编程和进化策略，并能处理多目标优化问题。DEAP的核心优势在于其清晰的算法结构和透明的数据结构，同时与并行计算机制兼容性良好。框架内置了多种实用功能，包括精英保存机制、中间结果保存和标准测试函数集等，可应用于解决各类复杂优化问题。

sktime - 多功能时间序列分析和预测库

GithubPython库sktime开源项目时间序列分析机器学习统一接口

sktime是一个开源的Python时间序列分析库,为多种时间序列学习任务提供统一接口。它支持时间序列分类、回归、聚类、标注和预测等功能,并提供专门的时间序列算法和兼容scikit-learn的工具。sktime还整合了多个相关库的接口,便于用户在不同时间序列任务间迁移算法。

skforecast - 高效的Python时间序列预测库

GithubPython库scikit-learnskforecast开源项目时间序列预测机器学习

skforecast是一个专门用于时间序列预测的Python库,兼容scikit-learn API的各种回归器。它提供了全面的工具集用于训练、验证和预测,支持单序列和多序列、递归和直接策略等多种预测场景。该库注重快速原型设计、可靠模型评估和生产部署,适用于各类时间序列预测任务。

skglm - 快速灵活的稀疏广义线性模型Python库

GLMGithubscikit-learnskglm开源项目机器学习稀疏模型

skglm是一个开源Python库，专为解决稀疏广义线性模型(GLMs)而设计。它提供快速估计器，完全兼容scikit-learn，并支持更多模型。其模块化设计允许用户自定义估计器，灵活性高。skglm在处理大型数据集时，性能最高可达scikit-learn的100倍。

algorithms - Python数据结构与算法的开源实现库

GithubPython代码实现开源项目数据结构算法

algorithms是一个开源项目,提供Python 3中常见数据结构和算法的简洁实现。涵盖数组、图论、动态规划、搜索等多个领域,包括归并排序、广度优先搜索、动态规划等经典算法,代码清晰易懂。该库可通过pip安装使用,适合学习和实际开发。项目持续更新,欢迎社区贡献。

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。

Py-Boost - Python实现的GPU加速梯度提升决策树库

GPU加速GithubONNX兼容Python库多输出训练开源项目梯度提升

Py-Boost是一个Python实现的GPU加速梯度提升决策树库。该项目提供简洁接口，支持GPU训练和推理，易于定制。特色功能包括SketchBoost算法高效处理多输出任务，以及ONNX格式支持。Py-Boost为研究和开发人员提供了探索梯度提升方法的灵活工具，同时保持了较高的运行效率。

skorch - scikit-learn兼容的PyTorch神经网络库

GithubGridSearchCVPyTorchscikit-learnskorch开源项目神经网络

skorch 是一款与 scikit-learn 兼容的神经网络库，通过封装 PyTorch 简化深度学习模型的构建和训练。功能包括学习率调度、早停与参数冻结等，并支持 Hugging Face 和 GPyTorch 的集成。用户可通过 pip 或 conda 安装，并在 sklearn Pipeline 和网格搜索中使用其功能，提升深度学习模型的开发与优化效率。

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