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pyprobml

提供Python 3代码，用于复现《概率机器学习：入门》和《概率机器学习：高级主题》书中的图表

pyprobml机器学习图像重现PythonnotebooksGithub开源项目

pyprobml项目提供Python 3代码，用于复现《概率机器学习：入门》和《概率机器学习：高级主题》书中的图表。该项目采用numpy、scipy、matplotlib、sklearn等标准库，以及JAX、Tensorflow和Torch等深度学习框架。用户可在本地运行或通过Colab使用，适合需要高性能计算的用户也支持Google Cloud Platform。本项目目前处于维护模式，有意贡献者可查看项目官网的贡献指南。

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介绍相关项目
mlflow - 机器学习生命周期管理的轻量级平台
GithubMLflow实验跟踪开源项目机器学习模型管理项目打包
MLflow 是一个轻量级平台，帮助简化机器学习的开发和部署过程。它支持实验跟踪、代码打包和模型部署，并且可以集成 TensorFlow、PyTorch 和 XGBoost 等库。主要组件包括 MLflow Tracking、MLflow Projects、MLflow Models 和 MLflow Model Registry，助力全面管理机器学习生命周期。
Practical_RL - 强化学习开源课程：实用技巧与实践
GithubGoogle ColabHSEPractical_RLYSDA开源项目强化学习
Practical_RL是一个专注于强化学习实用性的开源课程，提供HSE和YSDA的课堂教学及线上学习支持，涵盖英语和俄语材料。课程从基础理论到实践应用，包括价值迭代、Q学习、深度学习、探索策略、策略梯度方法、序列模型及部分观察MDP等内容。学生可以通过GitHub改进课程，使用Google Colab或本地环境进行实践。适合希望在实际问题中应用强化学习的学生和研究者。
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。
mathy - 机器学习与规划算法实现数学问题的阶段性解答
GithubMathyPython库开源项目数学问题求解机器学习规划算法
Mathy是一个开源的数学问题解决工具，通过结合机器学习和规划算法，实现复杂数学问题的阶段性解答。项目包含核心解析器、基础规则和强化学习环境，为数学教育和研究提供支持。Mathy提供丰富的文档和可视化资源，支持在Google Colab中直接执行示例，方便用户学习和使用。它可应用于数学教学、自动化问题求解和算法研究等多个领域。
runbooks - 基于Kubernetes的开源机器学习Notebook平台
GithubKubernetesLLMSubstratus开源模型开源项目机器学习平台
这是一个基于Kubernetes的开源机器学习Notebook平台，提供统一的跨云环境支持，实现类似Colab的无缝体验。用户可通过低代码或无代码方式微调LLM模型，安装简单且依赖最小化。该平台简化了机器学习工作流程，使模型训练和部署更为便捷。它支持多种主流云平台，适用于需要高效管理和运行机器学习任务的研究人员和开发者，尤其适合大规模分布式训练和推理场景。
DeepLearning - 深度学习概念与技术详解
Aaron CourvilleDeep LearningGithubIan GoodfellowYoshua Bengio开源项目深度学习
本项目解析《深度学习》一书，通过数学推导和Python代码实现，涵盖线性代数、概率论、优化算法等基础知识，以及卷积网络、序列建模等深度学习技术。适用于深度学习初学者和从业者，提供详尽的理论和源码实现，帮助掌握深度学习算法。
MAPIE - 开源机器学习不确定性量化与风险控制库
GithubMAPIE不确定性量化保证覆盖率开源项目机器学习预测区间
MAPIE是一个开源Python库，用于量化机器学习模型的不确定性和控制风险。它计算可控覆盖率的置信预测区间，适用于回归、分类和时间序列分析。MAPIE还可控制多标签分类和语义分割等复杂任务的风险。该库兼容各类模型，遵循scikit-learn API，基于同行评审算法提供理论保证。MAPIE仅依赖scikit-learn和numpy，支持Python 3.7及以上版本。
languagemodels - 轻松实现低内存大语言模型推理的Python库
GPU加速GithubLanguage ModelsPython大语言模型开源项目语义搜索
该Python库简化了大语言模型的使用，最低内存需求仅为512MB，确保所有推理在本地完成以保障数据隐私。支持GPU加速及多种模型配置，功能涵盖文本翻译、代码补全、语义搜索等，适合教育和商业用途。用户可通过简单的pip命令安装，在REPL、笔记本或脚本中使用。详见官方网站的文档与示例程序。
100-Days-Of-ML-Code - 掌握使用Python进行机器学习和深度学习的技巧
100天挑战Github决策树开源项目数据预处理机器学习随机森林
探索100天机器学习代码项目，该项目包括数据预处理和各种机器学习模型的练习，如线性回归、逻辑回归、决策树等。项目还涵盖了无监督学习方法和深入的Python, TensorFlow, Keras在深度学习中的应用。
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