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pycm

是一个用 Python 编写的支持输入数据向量和直接矩阵的多类混淆矩阵库

PyCM 是一个支持输入数据向量和直接矩阵的多类混淆矩阵库,是数据科学家进行预测模型和各类分类器准确评估的理想工具。该项目支持绝大多数的类和全面的统计参数,适用于广泛的数据科学应用和模型评估。

pymilvus - Milvus向量数据库的官方Python SDK
GithubMilvusPyMilvusPython SDK向量数据库安装指南开源项目
pymilvus是Milvus向量数据库的官方Python SDK,提供简洁而强大的API接口。支持向量检索和数据管理,兼容多个Milvus版本。通过pip易于安装,具备良好的兼容性和完善的文档。适用于开发各类基于向量的AI应用。
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。
mlxtend - Python机器学习日常任务扩展库
GithubPython库mlxtend开源软件开源项目数据科学机器学习
mlxtend扩展了Python的机器学习功能,专注于提供数据科学日常任务中的实用工具。库中包含多种分类器、集成方法和决策区域可视化功能。它支持pip和conda安装,适合机器学习研究和实践。mlxtend提供详细文档和示例,有助于简化数据科学工作流程。
pygmo2 - 大规模并行优化Python库
GithubPython库pygmo优化算法并行计算开源项目科学计算
pygmo是一个开源的、用于大规模并行优化的科学Python库。它围绕提供优化算法和优化问题的统一接口而构建,使其易于在大规模并行环境中部署。该库支持多目标优化和多种优化算法,能够高效处理复杂的优化问题和大规模数据。pygmo提供了全面的文档和教程,适用于研究、教学以及各种实际应用场景。其强大的功能和灵活性使其成为解决复杂优化挑战的理想工具。
pomegranate - Python 中快速、灵活且易于使用的概率建模
GPU支持GithubPyTorchpomegranate开源项目概率建模混合精度支持
新版本将计算后端从Cython迁移到PyTorch,提升了速度和灵活性。新特性包括GPU支持、半精度计算、多变量分布、缺失值处理以及更好的社区贡献。改进后的pomegranate在混合模型、贝叶斯网络和隐马尔科夫模型的构建中表现出色,实现了高度的灵活性和效率。
numpy - Python科学计算的核心基础库
GithubNumPyN维数组Python开源项目科学计算
NumPy是Python科学计算的核心库,提供N维数组对象和高级数学函数。支持广播功能,可集成C/C++和Fortran代码,并包含线性代数、傅里叶变换和随机数生成工具。作为开源项目,NumPy欢迎社区贡献,包括代码开发、文档编写等。项目致力于营造开放包容的环境,为科学计算奠定基础。
mars - 多库支持的张量计算框架
DataFrameGithubMarsTensor分布式计算开源项目数据计算
Mars是一种基于张量的统一框架,支持大规模数据计算,兼容Numpy、Pandas、Scikit-learn等多个库。无论是单机还是集群环境,Mars都能简化数据处理工作。它提供了详细的安装指南、架构概览和多种使用模式,并与TensorFlow、PyTorch等库深度集成,显著提升计算效率。更多安装和使用信息,请参阅文档。
matplotlib - Python数据可视化库 支持静态动画和交互式图表
GithubMatplotlibPython库图形绘制开源项目数据可视化
Matplotlib是一款综合性Python数据可视化库,支持创建静态、动画和交互式图表。该库适用于多种平台和环境,提供丰富的图表类型和自定义选项。Matplotlib可生成出版级别的可视化效果,广泛应用于科学计算、数据分析等领域。其强大功能和灵活性使其成为Python生态系统中备受欢迎的可视化工具。
PaCMAP - 高效保留数据局部和全局结构的降维可视化工具
GithubPaCMAP全局结构可视化局部结构开源项目降维
PaCMAP是一种创新的降维算法,专注于高维数据的可视化。通过优化邻居对、中距离对和远距离对三种点对关系,PaCMAP能同时保留数据的局部和全局结构,突破了传统方法仅关注单一结构的局限。该算法已在机器学习权威期刊JMLR发表,并提供Python和R语言接口,适用于多领域的高维数据可视化分析。PaCMAP在MNIST等多个数据集上展现出优秀的性能,为数据科学家提供了强大的可视化工具。
medpy - 医学图像处理的Python库和工具集
GithubMedPyPython库医学图像处理开源软件开源项目数据分析
MedPy是一个开源的医学图像处理Python库,专注于高维图像处理。它提供丰富的功能和脚本集合,支持PyPI和Conda-Forge安装。MedPy具有完善的文档和教程,适用于Python 3及以上版本。该项目在GitHub上维护,为医学图像处理研究和应用提供了有力支持。MedPy支持医学图像的分割、配准、滤波等多种处理任务,广泛应用于放射学、神经影像学等医学领域。
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