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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。

nannyml - 部署后模型性能估算和数据漂移检测
GithubNannyMLPCA开源项目数据漂移检测无目标模型性能估计
NannyML是一个开源的Python库,专为数据科学家设计,能够在没有目标数据的情况下估算模型的部署后性能,并检测数据漂移。它能将数据漂移警报与模型性能变化智能关联。NannyML支持所有表格数据、分类和回归模型,拥有简单易用的界面和互动式可视化功能。通过NannyML,用户可以监控模型性能、分析数据漂移、找到模型性能下降的根本原因,并避免不必要的警报干扰,轻松完成环境集成和配置。
pyCirclize - 基于matplotlib的Python圆形可视化库
GithubPythonpyCirclize可视化圆形图开源项目数据分析
pyCirclize是基于matplotlib的Python圆形可视化库,支持创建Circos图、弦图、雷达图和系统发育树等多种圆形图表。该库提供了丰富的API和示例代码,便于快速上手和自定义图表。此外,pyCirclize还实现了生物信息学领域的基因组和系统发育树可视化方法,适用于需要创建复杂圆形可视化的数据分析工作。
neuralgcm - 结合机器学习与物理的大气模拟新方法
GithubNeuralGCM大气模型天气模拟开源项目机器学习气候模拟
NeuralGCM是一个Python库,用于构建结合机器学习和物理模型的大气模拟系统。这个开源项目为天气和气候模拟提供新方法,融合了物理模型的精确性和机器学习的灵活性。NeuralGCM旨在提升天气预报和气候研究的准确度,为大气科学研究者提供实用工具。该项目采用Apache 2.0许可证,支持学术研究和商业应用。
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。
cython-blis - Python和Cython高性能线性代数库 简化BLAS操作
Cython BLISC扩展GithubPython开源项目性能优化线性代数
cython-blis是一个Python C扩展,提供Blis线性代数例程的快速实现。它支持从Python和Cython进行高效的BLAS类操作,专注单线程执行,针对机器学习推理等工作负载优化。该项目支持多种CPU架构,安装使用简便,适合需要高性能线性代数操作的开发者使用。
cml - 专注MLOps的开源持续集成工具
CI/CDCMLGitHub ActionsGitLabGithubMLOps开源项目
CML是一款专注MLOps的开源命令行工具,用于机器学习项目的持续集成和交付。它能自动化配置环境、训练评估模型、比较实验结果和监控数据变化。CML可在每次代码提交时自动执行工作流程,生成可视化报告。该工具采用GitFlow工作模式,无需额外服务即可搭建完整的机器学习平台。
scikit-learn - Python机器学习的核心工具库
GithubPythonscikit-learn开源项目数据科学机器学习
scikit-learn是基于SciPy构建的Python机器学习库,提供高效的数据挖掘和分析工具。支持分类、回归、聚类等多种机器学习任务,自2007年启动以来由志愿者维护,已成为广受欢迎的开源项目。其特点包括易用性、高性能和完善的文档,在学术和工业领域得到广泛应用。
py-lmdb - LMDB Lightning 数据库的 Python 绑定
CIGithubLMDBPython绑定开源项目数据库文档
py-lmdb 是 LMDB Lightning 数据库的通用 Python 绑定,支持 Python 3.5 以上版本和 PyPy。该项目提供高效的数据存储方案,具有持续集成支持,确保代码质量。py-lmdb 专注于现代 Python 环境,为开发者提供可靠的数据库操作功能。
cucim - 提升多维图像处理性能的开源库
GPU加速GithubRAPIDScuCIM图像处理多维图像开源项目
cuCIM 是一个开源的高性能多维图像处理和计算机视觉软件库,应用于生物医学、地理空间、材料科学、生命科学和遥感领域。利用基于 GPU 的加速技术,cuCIM 提供了增强的大规模和多维 TIFF 文件处理能力,并且支持简便的 Python 接口和多种图像格式,如 Aperio ScanScope 虚拟切片、Philips TIFF 和多分辨率压缩 TIFF 文件。
pykale - 改进多模态机器学习的高效绿色解决方案
GithubPyKale多模态学习开源项目机器学习深度学习迁移学习
PyKale通过简化数据、软件和用户之间的连接,使跨学科研究的机器学习更容易访问。它专注于多模态学习和迁移学习,支持图像、视频和图形的数据类型,涵盖深度学习和降维模型。PyKale遵循绿色机器学习理念,通过减少重复、再利用资源和回收学习模型,实现高效和可持续的研究。适用于生物信息学、图像和视频识别及医学成像,利用多源知识做出准确且可解释的预测。
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