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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。

probability - TensorFlow生态系统中的概率推理与统计分析工具
GithubTensorFlow Probability分布计算开源项目概率推理深度学习统计分析
TensorFlow Probability 是一个概率推理与统计分析库,作为 TensorFlow 生态系统的一部分,结合了概率方法与深度网络。其功能包括自动微分的梯度推断,以及通过 GPU 和分布式计算实现对大规模数据集和模型的可扩展性。主要组件包括概率分布、可逆变换、联合分布、概率层和多种概率推断算法,如马尔可夫链蒙特卡洛和变分推断。提供详细教程和案例,帮助用户解决实际问题。
Data-science - 数据科学项目的综合资源库和实践指南
GitHubGithubMLOpsPython开源项目数据科学机器学习
Data-science项目汇集了丰富的数据科学资源,涵盖MLOps、数据管理、测试和生产力工具等领域。通过文章、代码和视频教程,该项目全面展示了数据科学工作流程,从项目管理到部署。它为数据科学家和机器学习工程师提供了提高效率、构建可靠项目的实用指南。
tiny-Qwen2ForCausalLM - 为TRL库提供单元测试的轻量级因果语言模型
GithubHuggingfaceQwen2ForCausalLMTRL单元测试变换器开源项目模型
Tiny-Qwen2ForCausalLM是为TRL库单元测试设计的轻量级因果语言模型。作为Transformers库的组成部分,这个模型体积小巧但功能完备,能够有效验证TRL库的各项功能。它为开发人员提供了一个高效的测试工具,有助于确保TRL库的稳定性和可靠性。研究人员和工程师可以利用这个模型快速进行TRL相关的开发和测试工作。
responsible-ai-toolbox - 负责任AI开发与监控的工具集
AI模型FairlearnGithubInterpretMLResponsible AI Toolboxraiwidgets开源项目
Responsible AI Toolbox是一个集合,包含多个工具和库,旨在通过提供模型和数据探索及评估界面,帮助开发者和利益相关者更好地理解和监控AI系统。该工具集包括Responsible AI dashboard、Error Analysis dashboard、Interpretability dashboard、Fairness dashboard等,还涵盖数据处理、数据平衡分析与性别偏见测量等模块。用户可自定义工作流,以优化模型调试和数据驱动决策,确保AI系统的安全性、可靠性和公平性。
awesome-python-data-science - Python数据科学资源集合,详解机器学习与深度学习工具
GithubPython工具库开源项目数据科学机器学习深度学习
该项目收集了全面的Python数据科学资源,包括机器学习、深度学习、自动化机器学习、自然语言处理、计算机视觉、时间序列分析和强化学习等领域的开源库。从通用型机器学习算法到深度学习框架(如PyTorch和TensorFlow),再到特征工程和数据可视化,用户可以找到适用于各种数据分析和建模需求的工具。项目旨在帮助数据科学家和工程师高效选择工具,以提高开发和分析效率。
sports-betting - Python体育博彩工具包 实现数据驱动预测和策略分析
GithubPythonsports-betting开源项目投注策略数据处理机器学习
sports-betting是一个开源的Python体育博彩工具包,提供数据加载和投注分析功能。它支持历史数据下载、比赛数据处理、机器学习模型构建和策略回测。兼容scikit-learn,可用于多种联赛的数据分析、交叉验证、概率预测和价值投注识别。该工具包适合数据分析人员和体育爱好者进行系统化的体育博彩研究。
dtreeviz - 提供直观的决策树可视化和模型解释功能
Githubdtreeviz决策树可视化开源项目数据科学机器学习模型解释
dtreeviz是一个专注于决策树可视化和模型解释的Python库。它支持多个主流机器学习框架,如scikit-learn、XGBoost等。该库提供树结构、预测路径、叶节点和特征空间等多种可视化功能,帮助用户直观理解决策树模型原理。dtreeviz适用于机器学习实践者和研究人员,可用于模型解释和教学等场景。
dask - 开源灵活的并行计算库 助力大规模数据分析
DaskGithubPython库并行计算开源开源项目数据分析
Dask是一个开源的灵活并行计算库,专为大规模数据分析设计。它支持多种数据结构和算法,与NumPy、Pandas等Python数据科学工具无缝集成。Dask提供高效的并行计算能力,能处理超出单机内存的大型数据集,适用于数据科学、机器学习等领域。活跃的社区支持进一步增强了其在数据分析中的应用价值。
clinicadl - 开源神经影像数据深度学习处理框架
BIDS格式ClinicaDLGithubPython库开源项目深度学习神经影像学
ClinicaDL是Clinica的深度学习扩展,专注于神经影像数据处理。该开源框架支持BIDS格式,提供可重复的数据预处理、模型训练和评估流程。ClinicaDL兼容macOS和Linux系统,安装简便。框架配有在线教程,便于快速入门。它旨在促进神经影像学研究的标准化和可重复性,为该领域的发展提供有力工具。
eurybia - 开源Python库助力数据和模型偏移检测
EurybiaGithubPython库开源项目数据漂移机器学习模型漂移
Eurybia是一个Python开源库,专注于检测数据和模型偏移,并在模型部署前进行数据验证。该工具生成详细的HTML报告,支持模型性能监控、AI系统审核和治理优化。通过直观的可视化和动态报告,Eurybia简化了数据特征和偏移分析,促进了团队协作和跨部门沟通。
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