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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。

continuous-eval - 优化LLM应用的数据驱动评估工具
GithubLLM评估continuous-eval开源开源项目数据驱动评估指标
continuous-eval是一个开源软件包,旨在为LLM驱动的应用提供全面的数据驱动评估。项目特点包括模块化评估系统,全面的度量指标库,可结合用户反馈进行评估,且支持生成大规模合成数据集以验证应用性能,适用于多种LLM应用场景的定制化评估。
librosa - Python音频分析库 处理音乐和声音
GithubPython包librosa开源软件开源项目音乐处理音频分析
librosa是一个开源的Python音频分析库,用于音乐和声音处理。它提供音频加载、特征提取、频谱分析等功能,支持多种音频格式。librosa适用于音乐信息检索、音频特效制作和声学研究等领域。该库集成了信号处理算法,并提供文档和示例。librosa适合各级音频处理开发者使用。
sktime - 多功能时间序列分析和预测库
GithubPython库sktime开源项目时间序列分析机器学习统一接口
sktime是一个开源的Python时间序列分析库,为多种时间序列学习任务提供统一接口。它支持时间序列分类、回归、聚类、标注和预测等功能,并提供专门的时间序列算法和兼容scikit-learn的工具。sktime还整合了多个相关库的接口,便于用户在不同时间序列任务间迁移算法。
AIX360 - 全面支持多种数据类型和机器学习模型解释的开源工具包
AI Explainability 360AIX360Github开源项目机器学习模型算法解释性工具包
工具包提供全面支持机器学习模型和数据集的可解释性,涵盖多种解释算法和指标,包括表格、文本、图像及时间序列数据。该项目提供互动体验、教程和示例,并提供指导材料和分类树帮助选择算法。工具包易于扩展,欢迎贡献新的算法、指标和用例。
drawdata - 交互式数据可视化工具 轻松绘制分析机器学习数据集
GithubJupyterPython库drawdata开源项目数据可视化机器学习
drawdata是一个Python库,为Jupyter notebook提供交互式数据绘制工具。基于anywidget构建,兼容Jupyter、VSCode和Colab环境,支持ipywidgets集成。可绘制散点图并导出为pandas或polars数据框,方便用于scikit-learn机器学习任务。适用于教学和快速数据分析场景,简化数据集创建和操作过程。
tsa4 - 时间序列分析与应用的开源资源库
GithubPythonR语言astsa开源项目数据集时间序列分析
tsa4是一个综合性时间序列分析资源库,包含《Time Series Analysis and Its Applications》第四版的更新代码和astsa R包。项目提供errata列表、Python代码转换和数据集包,支持R和Python用户学习和应用时间序列分析。该资源库为研究者和实践者提供了丰富的工具和参考材料。详情请访问项目GitHub页面:https://github.com/nickpoison/tsa4
imbalanced-ensemble - 专注类别不平衡的Python集成学习库
GithubIMBENSPython开源项目机器学习类别不平衡集成学习
imbalanced-ensemble是一个针对类别不平衡数据的Python集成学习库。该库提供15种以上的集成不平衡学习算法和19种采样方法,特点包括易用API、优化性能和强大可视化功能。完全兼容scikit-learn和imbalanced-learn,支持二分类和多分类任务。imbalanced-ensemble适用于类别不平衡集成学习模型的快速实现、修改、评估和可视化。
conformal-prediction - 严谨量化机器学习不确定性的开源框架
Github不确定性量化共形预测开源项目机器学习置信区间预测集
Conformal Prediction 是一个开源项目,提供严谨的机器学习不确定性量化方法。项目包含多个即用型示例,涵盖图像分类、回归等应用,无需原始数据和模型即可运行。研究人员和开发者可轻松上手此技术,探索其在实际问题中的应用,为模型增添可靠的不确定性估计。
xgboost - 高效灵活可扩展的梯度提升算法库
GithubXGBoost分布式计算开源项目数据科学机器学习梯度提升
XGBoost是一款高性能的梯度提升算法库,专为效率、灵活性和可扩展性而设计。它能快速准确地处理大规模数据集,解决各类机器学习问题。XGBoost支持多种分布式环境,可处理超十亿样本的数据。作为开源项目,XGBoost不断通过社区贡献来提升性能和扩展功能。
machine-learning - 机器学习入门,掌握Python与数据分析
GithubMachine LearningPython开源项目数据分析深度学习统计
这个开源项目旨在帮助自学者系统地学习机器学习。内容涵盖Python基础、数据分析、数据可视化、数学和统计,以及机器学习和深度学习的多个在线课程和教程。通过推荐的YouTube视频、Coursera课程和开源项目,提供从基础到高级的学习资源,帮助学习者提升编程与数据分析能力,并逐步进入机器学习和深度学习的领域。
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