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causallib

通过观察性数据的因果推断分析

Causallib是一个Python包,提供统一的因果推断方法,灵感来自scikit-learn API,支持复杂机器学习模型的集成。用户可以进行有适应性的模块化因果建模,提供更准确的效果估计。该包还包括评估工具,用于诊断模型表现差异,适用于各种治疗策略和潜在结果预测。研究人员可以使用causallib从现实世界的观察性数据中推断干预措施的因果影响,适用于医疗和社会科学等领域。更多信息请访问causallib文档。

anomalib - 视觉异常检测算法开发与部署工具库
AnomalibGithubOpenVINO基准测试开源项目异常检测深度学习
Anomalib是一个专注于视觉异常检测的开源深度学习库。它提供多种先进算法实现,支持模型训练、推理、基准测试和超参数优化。该库基于Lightning框架开发,简化了代码结构,并支持模型导出为OpenVINO格式以加速推理。Anomalib还包含便捷的推理工具,方便用户快速部署异常检测模型。其模块化设计和完善的文档使其成为研究和应用视觉异常检测的理想工具。
tiny-random-OPTForCausalLM-extended-vocab - 轻量级OPT因果语言模型测试框架
GithubHuggingfacePEFT开源项目技术规格机器学习模型模型训练环境影响评估
tiny-random-OPTForCausalLM是一个基于PEFT库开发的轻量级测试框架,通过缩减OPT模型规模实现快速测试和原型验证。此框架适用于文本生成、语言理解等自然语言处理任务的实验环境,特别适合在计算资源有限的场景下使用。
imbalanced-learn - Python库解决机器学习不平衡数据问题
Githubimbalanced-learnscikit-learn开源项目数据不平衡机器学习重采样技术
imbalanced-learn是一个Python库,专门解决机器学习中的数据不平衡问题。它提供了多种重采样技术,如过采样、欠采样和组合方法,以获得更公平和稳健的模型。该库与scikit-learn完全兼容,使用简单,并提供详细文档和示例。作为scikit-learn-contrib项目的一部分,imbalanced-learn为数据科学家和机器学习工程师提供了处理不平衡数据集的有力工具。
tiny-random-PhiForCausalLM - 轻量级开源因果语言模型项目
Apache 2.0GithubHuggingface开源协议开源项目模型版权自由软件软件许可
tiny-random-PhiForCausalLM是一个轻量级因果语言模型项目,旨在为资源受限环境提供高效的语言处理解决方案。该项目使用Apache-2.0开源许可,开发者可自由使用和修改。项目通过优化模型结构和训练方法,在保持性能的同时减小模型体积,为自然语言处理任务提供了实用选择。
Time-Series-Library - 开源深度学习时间序列分析工具库
GithubTSLib开源项目异常检测时间序列深度学习预测
TSLib为深度学习研究者提供了一个专业开源时间序列分析库,涵盖广泛的应用领域,如长短期预测、数据填充、异常检测和分类。本库提供清晰的代码基础,支持时间序列模型的评估与开发,包括最新的模型评估和深度时间序列研究成果。该工具适合科研和开发人员使用,以推动时间序列分析的未来研究与实践。
rliable - 提升强化学习和机器学习评估可靠性的Python库
Githubrliable开源项目强化学习性能分析置信区间评估方法
rliable是一个开源Python库,旨在提高强化学习和机器学习基准测试的评估可靠性。该库支持分层自举置信区间、性能曲线和聚合指标等功能,即使在数据有限的情况下也能得出可靠结论。rliable提供交互式Colab演示和多个主流基准测试数据,致力于克服现有评估方法的局限性,增强结果的可重复性和统计稳健性。
scalecast - 功能全面的时间序列预测Python库
GithubPython库Scalecast开源项目数据可视化时间序列预测机器学习
Scalecast是一个功能全面的时间序列预测Python库。它提供统一的机器学习建模接口,支持LSTM、ARIMA等多种模型类型。该库集成了自动特征选择、超参数调优、模型堆叠等功能,并提供便捷的数据可视化工具。Scalecast致力于简化复杂的时间序列预测任务,适用于不同规模的预测项目。
dlib - 现代C++机器学习工具包,实现高效复杂软件开发
C++GithubPython APIdlib开源项目机器学习编译
dlib是一个功能丰富的C++工具库,专注于机器学习解决方案,支持快速编译和高效运算。提供完整的Python集成和标准Boost许可,适用于各类项目。
evidently - 用于评估、测试和监控机器学习系统的开源框架
EvidentlyGithubLLM监控开源框架开源项目数据漂移检测机器学习评估
Evidently是一个开源的Python库,专为评估和监控机器学习和大语言模型系统而设计。它支持分类、回归和推荐系统,并提供超过100种内置指标,允许用户自定义评估和测试。Evidently的模块化设计使用户能够通过Reports、Test Suites和实时监控Dashboard轻松实现评估和持续监控,适用于各种AI数据管道,从实验到生产环境。
interpret - 集合先进机器学习解释技术的开源工具包
EBMGithubInterpretML可解释性开源项目机器学习模型
InterpretML 是集合先进机器学习解释技术的开源工具包,使用户能训练可解释模型及分析黑箱系统。工具包支持模型调试、特征工程、公平性检测和人工智能协作等,帮助用户全方位理解模型行为并确保法规与高风险应用的合规性。通过实例展示,InterpretML 不仅增强了模型透明度,也提高了其可信度。
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