Surprise

专为推荐系统设计的Python科学计算工具包

Surprise是一个专门用于构建和分析基于显式评分数据的推荐系统的Python科学计算工具包。它简化了数据集处理，提供多种预测算法和相似度度量，支持新算法实现，并具备评估和比较算法性能的工具。Surprise适用于学术研究和商业应用，为推荐系统开发提供了全面的解决方案。

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RSPapers - 关于推荐系统的必读论文的精选清单

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skforecast - 高效的Python时间序列预测库

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skforecast是一个专门用于时间序列预测的Python库,兼容scikit-learn API的各种回归器。它提供了全面的工具集用于训练、验证和预测,支持单序列和多序列、递归和直接策略等多种预测场景。该库注重快速原型设计、可靠模型评估和生产部署,适用于各类时间序列预测任务。

meerkat - 专为可视化、探索和注释各类数据集而设计的开源Python库

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Meerkat是一个开源的Python库，专为可视化、探索和注释各类数据集而设计，特别适合处理非结构化数据类型（如文本、PDF、图像和视频）。Meerkat支持与Pandas、Arrow和HF Datasets无缝整合，无需数据移动。用户能够使用简洁的Python代码嵌入机器学习模型，实现搜索、分组和自动完成等功能。借助Meerkat的高度定制化可视化组件，适用于探索性数据分析和快速验证数据标注等多种应用场景。

LibRecommender - 推荐系统开源库集成多种算法与完整工作流

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LibRecommender是一个专注于端到端推荐流程的开源系统库。它实现了FM、DIN、LightGCN等多种流行算法,支持协同过滤和基于内容的混合推荐。该库具有低内存占用、支持冷启动和动态特征等优势,提供从数据处理到模型训练、评估和部署的完整工作流。其API设计统一友好,适用于多种推荐场景。

best-of-ml-python - 每周更新的优质Python机器学习开源项目列表

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Best-of Machine Learning with Python为您展示一份每周更新的优质Python机器学习开源项目列表，包括920个多种类别的项目，从而帮助开发者轻松访问和利用顶级的机器学习工具和框架。项目持续欢迎社区贡献，共同促进技术进步。

practical-machine-learning-with-python - 实际应用中的机器学习与深度学习指南

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通过结构化的三层方法和实际案例，本书帮助读者掌握机器学习和深度学习技能。内容涵盖scikit-learn、pandas、tensorflow等工具，提供数据处理、特征工程、建模和部署的详细指导，以及多个跨行业的案例研究，支持独立完成端到端的机器学习项目。

superagent-py - 开源框架Superagent，快速集成生产就绪的AI助手

AI助理GPT_4_1106_PREVIEWGithubPython SDKSuperagent开源框架开源项目

Superagent是一个开源框架，使开发者能够快速将生产就绪的AI助手集成到任何应用。通过简单的安装和实例，开发者可以轻松创建和调用AI助手。此SDK提供同步和异步客户端，并详述了错误处理机制。适合希望高效构建和部署AI助手的开发者。项目处于Beta阶段，建议用户指定特定版本以避免兼容性问题。感谢Fern团队的支持，欢迎对README文件进行贡献。

machine-learning - 机器学习与数据科学教程，深度学习、模型部署与强化学习

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本项目持续更新，介绍了数据科学和机器学习各个主题。内容涵盖深度学习、模型部署、运筹学和强化学习等，提供Jupyter Notebook格式教程，结合Python科学栈（如numpy、pandas）和开源库（如scikit-learn、TensorFlow、PyTorch）进行教学示范，平衡数学符号与实际应用。

pycaret - 开源的低代码Python机器学习库，能够简化和自动化机器学习工作流程

GithubPyCaretPython低代码开源开源项目机器学习

PyCaret是一个开源的低代码Python机器学习库，能够简化和自动化机器学习工作流程。通过减少代码量，PyCaret使实验更高效、更快速。它支持scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost等多种机器学习框架，用户可以通过少量代码完成模型训练、评估和预测。无论是经验丰富的数据科学家，还是对低代码解决方案感兴趣的用户，PyCaret都是理想选择。

sumy - 简易文本摘要提取和评估工具，支持多种语言

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Sumy是一款简单的文本摘要提取工具，支持多种语言和评估方法。通过Python和pip即可安装，用户可在命令行或浏览器中使用，Python API便于集成项目，还支持容器化运行，满足多种使用需求。

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