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pyss3

简洁明了的文本分类Python库

PySS3是一个用于文本分类的Python库,使用简单且可解释的SS3模型,适合需要清晰了解决策依据的应用场景。PySS3提供了诸如SS3类、实时测试的Live_Test类和评估工具Evaluation类,帮助用户快速开发和优化机器学习模型。直观的API和可视化工具使得用户可以轻松提升模型性能,理解模型决策的原因。

ACCOUNT-OWNERSHIP - 结合对比学习和Logistic回归的高效文本分类模型
GithubHuggingfaceLogisticRegressionSetFit句子转换器开源项目文本分类模型高效少样本学习
SetFit模型通过对比学习和Logistic回归,实现精准的文本分类,该模型微调Sentence Transformer以获取特征。无需复杂提示和大规模数据,适用于多样文本分类任务,并可在自有数据集上方便微调。
machine_learning_basics - 纯Python实现机器学习算法 助力深入理解基础原理
GitHubGithubPython开源项目数据预处理机器学习算法实现
该开源项目提供多种机器学习算法的纯Python实现,包括线性回归、决策树和k-means聚类等。项目注重展示算法底层结构,而非追求最高效率。另外还包含数据预处理教程,涵盖图像和数值/分类数据集处理。代码支持在线运行,便于快速实验。作为机器学习入门资源,适合想深入理解算法原理的学习者。
thundersvm - GPU加速的开源支持向量机库
GPU加速GithubThunderSVM并行计算开源项目支持向量机机器学习
ThunderSVM是一个开源的支持向量机库,通过GPU和多核CPU加速计算,显著提高SVM训练效率。该库实现了LibSVM的全部功能,支持一类SVM、SVC、SVR和概率SVM等多种模型。ThunderSVM提供Python、R、Matlab和Ruby等多种编程语言接口,跨平台兼容Linux、Windows和MacOS。采用与LibSVM一致的命令行参数,便于用户快速上手。作为高效的SVM实现,ThunderSVM为数据科学家和机器学习研究者提供了强大的工具支持。在某些大规模数据集上,ThunderSVM相比传统SVM实现可实现10-100倍的加速,已被多个知名机器学习项目采用。
pyAudioAnalysis - Python音频分析库 实现特征提取分类和分割
GithubPython库分类器开源项目机器学习特征提取音频分析
pyAudioAnalysis是一个开源的Python音频分析库,提供音频特征提取、分类、分割等功能。它支持分类器训练评估、未知声音分类、事件检测、监督/非监督分割、回归模型训练和数据可视化。通过Python接口或命令行,可实现复杂的音频分析任务。适用于音乐识别、语音处理等领域,为音频分析提供全面解决方案。
sysidentpy - 非线性系统识别和时序预测的Python工具库
GithubNARMAX模型SysIdentPy开源项目时间序列预测系统识别非线性建模
SysIdentPy是一个开源Python库,专注于NARMAX模型及其变体的系统识别。该库提供先进的模型结构选择和参数估计技术,支持多种基函数,并可与神经网络和机器学习算法集成。它为时间序列分析和动态系统建模提供了灵活易用的框架,适用于构建动态非线性模型。
PySimpleGUI - Python桌面应用开发的简化GUI框架
GUI开发GithubPySimpleGUIPython界面商业许可开源项目桌面应用
PySimpleGUI是一个简化Python桌面应用开发的GUI库。它为多个框架提供统一接口,使用Python核心数据类型定义界面,简化事件处理。最新版本引入商业模式,提供增强功能和支持,同时保留免费使用选项。
py-spy - 轻量级Python程序性能分析工具
GithubPythonpy-spy开源项目性能分析跨平台采样分析器
py-spy是一个开源的Python程序采样分析器,无需修改代码即可可视化程序运行时间分布。使用Rust开发,具有低开销特性,可安全地分析生产环境代码。支持主流操作系统和多个CPython版本,提供性能记录、实时监控和堆栈转储功能。py-spy能生成多种格式的分析报告,包括火焰图,有助于开发者深入了解和优化Python程序性能。
PyxLSTM - 基于xLSTM架构的高效序列建模Python库
GithubLSTMPyxLSTM序列建模开源项目深度学习自然语言处理
PyxLSTM是一个基于xLSTM架构的Python库,为序列建模任务提供高效实现。该库引入指数门控、内存混合和矩阵内存结构,支持sLSTM和mLSTM变体。PyxLSTM提供灵活的模型架构、高级模型定义、训练工具和数据处理功能,适用于语言建模、文本生成等任务。其轻量模块化设计易于集成,并配有详细文档和测试。
tweetnlp - 社交媒体文本分析的全能NLP工具集
GithubTweetNLP开源项目数据集模型社交媒体自然语言处理
TweetNLP是一个专注于社交媒体分析的Python库,为Twitter等平台提供全面的文本分析功能。该库集成了多项先进的自然语言处理技术,包括情感分析、表情预测、命名实体识别等。TweetNLP还支持主题分类、讽刺检测、仇恨言论识别和情感识别等多种任务,为社交媒体研究和应用开发提供了强大而灵活的工具集。
python-machine-learning-book-3rd-edition - Python与机器学习代码实例——从基础到高级应用
GithubPython Machine LearningTensorFlowscikit-learn开源项目数据处理机器学习
《Python Machine Learning》第三版全面覆盖了数据预处理、分类、回归、深度学习和强化学习等机器学习领域的核心概念。书中提供了Scikit-Learn和TensorFlow的代码示例,帮助读者掌握模型评估、超参数优化和集成学习等技术。本书适合初学者和进阶用户,通过代码仓库可以获得丰富的实践经验。出版信息:Packt Publishing, 2019年12月12日,ISBN-13: 978-1789955750。
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