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scikit-lego

为scikit-learn提供自定义扩展的开源库

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。

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。
practical-machine-learning-with-python - 实际应用中的机器学习与深度学习指南
GithubPractical Machine Learning with PythonPython开源项目数据科学机器学习深度学习
通过结构化的三层方法和实际案例,本书帮助读者掌握机器学习和深度学习技能。内容涵盖scikit-learn、pandas、tensorflow等工具,提供数据处理、特征工程、建模和部署的详细指导,以及多个跨行业的案例研究,支持独立完成端到端的机器学习项目。
ILearnDeepLearning.py - 深度学习和数据科学的开源实践项目集
GithubILearnDeepLearning.pyMedium开源项目数据科学深度学习神经网络
此开源项目库集合了多个与深度学习和数据科学相关的小项目,通过实际操作帮助用户理解复杂的神经网络问题。内容包括详细的代码示例和可视化展示,涵盖梯度下降、神经网络数学原理、过拟合分析、优化器选择、卷积神经网络理论及自定义对象检测模型的训练等。适合希望深入了解和实践深度学习技术的用户,内容实用且丰富。
machine-learning - 机器学习入门,掌握Python与数据分析
GithubMachine LearningPython开源项目数据分析深度学习统计
这个开源项目旨在帮助自学者系统地学习机器学习。内容涵盖Python基础、数据分析、数据可视化、数学和统计,以及机器学习和深度学习的多个在线课程和教程。通过推荐的YouTube视频、Coursera课程和开源项目,提供从基础到高级的学习资源,帮助学习者提升编程与数据分析能力,并逐步进入机器学习和深度学习的领域。
featuretools - Python自动特征工程库 加速机器学习建模
Deep Feature SynthesisFeaturetoolsGithubPython库开源项目机器学习自动特征工程
Featuretools是一个强大的Python自动特征工程库。它可从多表数据集自动生成特征,显著简化了机器学习中的特征创建过程。该库提供深度特征合成等核心功能,能快速生成特征矩阵。Featuretools支持自定义原语,扩展性良好。在处理复杂关系数据的各类机器学习任务中,Featuretools表现突出。
nlpaug - NLP数据增强的Python工具库
Githubnlpaug开源项目数据增强机器学习自然语言处理音频处理
nlpaug为文本和音频提供数据增强解决方案,适用于多种机器学习和神经网络框架,如scikit-learn、PyTorch和TensorFlow,只需几行代码即可实现数据增强。
lego-ai-parser - 使用OpenAI解析HTML的开源工具
FastAPIGithubHTML解析Lego AI ParserOpenAI开源应用开源项目
Lego AI Parser是一个开源工具,基于FastAPI,利用OpenAI解析HTML元素的文本。支持谷歌、亚马逊、Etsy等预设解析器,并允许用户设计自定义解析器。用户可设置服务器进行API调用,确保安全高效。
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。
skweak - Python开源工具助力NLP弱监督学习
GithubNLPskweak开源项目弱监督标注函数聚合模型
skweak是一个基于Python的开源工具包,通过弱监督方法解决NLP中标注数据稀缺问题。用户可定义多个标注函数自动标注文档,并聚合结果生成标注语料库。支持序列标注和文本分类,提供简洁API快速实现标注功能。与SpaCy集成,易于融入现有NLP流程。适用于资源匮乏语言、特定任务标签等场景,是NLP项目的有力助手。
transformers - 机器学习库,覆盖文本、视觉与音频处理
GithubHugging Face人工智能多模态开源项目机器学习自然语言处理
探索🤗 Transformers——一个功能全面的机器学习库,覆盖文本、视觉与音频处理。该库提供数千种可对接JAX、PyTorch或TensorFlow的预训练模型,适用于多种语言处理与多模态任务。主要功能包括: - 文本分类 - 信息提取 - 问答系统 - 摘要生成 - 翻译 - 文本生成 此外,还能处理表格问答、OCR及视觉问答等多模态任务。Transformers库易于使用,支持模型间的快速切换与无缝整合。
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