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Python因果推断与提升建模库：causalml

CausalML因果推断机器学习个性化推荐营销优化Github开源项目

causalml是一个Python库，集成了机器学习算法用于提升建模和因果推断。它提供标准接口，支持从实验或观察数据中估计条件平均处理效应和个体处理效应。该库适用于广告定向优化和个性化推荐等场景，有助于提高营销效果。causalml实现了多种因果推断方法，并配有详细文档和示例，便于开发者学习和应用。

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skglm - 快速灵活的稀疏广义线性模型Python库
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提供通过移动设备和电脑实时监控深度学习模型训练和硬件使用的开源解决方案。集成简单，支持自定义可视化，记录详细实验信息，包括Git提交、配置和超参数。支持多人分布式训练和易于安装的实验服务器，方便用户全程跟踪训练进展。
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coremltools - Core ML格式模型转换和优化工具
Core MLCore ML ToolsGithubPython包开源项目机器学习模型转换
coremltools工具可以将TensorFlow、PyTorch、scikit-learn等机器学习模型转换为Core ML格式，并支持对这些模型的读写、优化和验证。这些模型可以无缝集成到Xcode项目中使用。
awesome-machine-learning - 机器学习框架与资源汇总 多语言开源项目集锦
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xgboost - 高效灵活可扩展的梯度提升算法库
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awesome-mlops - 多种自动化机器学习、数据处理、模型部署工具集合
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