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featuretools

Python自动特征工程库 加速机器学习建模

Featuretools是一个强大的Python自动特征工程库。它可从多表数据集自动生成特征,显著简化了机器学习中的特征创建过程。该库提供深度特征合成等核心功能,能快速生成特征矩阵。Featuretools支持自定义原语,扩展性良好。在处理复杂关系数据的各类机器学习任务中,Featuretools表现突出。

RecTools - 功能丰富的推荐系统开发Python库
GithubPython库RecTools开源项目推荐系统数据处理机器学习
RecTools是一个专为推荐系统开发设计的Python库。它集成了数据处理、指标计算、多种推荐模型和模型选择框架。支持矩阵分解、最近邻和神经网络等算法,并可利用用户和物品特征。RecTools注重易用性和灵活性,有助于快速构建和部署推荐系统。
pytimetk - 快速高效的Python时间序列分析库
GithubPython库pytimetk可视化开源项目数据处理时间序列分析
pytimetk是一个高效的Python时间序列分析库,通过简洁语法和优化计算简化了时间序列操作和可视化。相比pandas,它提供3-3500倍的速度提升,并减少代码复杂度。主要功能包括快速时间聚合、便捷绘图、日历特征提取和异常检测等。pytimetk适用于商业预测和科学研究,为时间序列分析提供了全面的解决方案。
tsflex - 高效灵活的时间序列处理和特征提取Python工具包
GithubPython库tsflex开源项目数据分析时间序列处理特征提取
tsflex是一个Python工具包,用于时间序列处理和特征提取。它支持多变量、多模态时间序列数据,并可与多种处理和特征提取库集成。tsflex采用基于视图的操作,实现低内存占用和快速执行。该工具包提供直观的API,对序列数据几乎没有假设,能处理异步数据。此外,tsflex还具备特征选择、执行时间记录和序列化等高级功能。
tslearn - Python时间序列分析机器学习库
GithubPython库tslearn开源项目数据预处理时间序列分析机器学习
tslearn是一个开源的Python库,专注于时间序列分析和机器学习。它提供数据预处理、分类、聚类、回归和多种距离度量方法。支持可变长度时间序列,兼容scikit-learn,包含UCR数据集和数据生成器。tslearn适用于需要进行时间序列分析的数据科学工作,支持超参数调优和管道等功能,为研究和实践提供全面工具支持。
mlforecast - 高性能可扩展的机器学习时间序列预测框架
GithubMLForecast分布式训练开源项目时间序列预测机器学习特征工程
mlforecast是一个基于机器学习模型的时间序列预测框架,具有高效的特征工程实现和良好的可扩展性。该框架支持pandas、polars、spark等多种数据格式,兼容sklearn API,能够处理海量数据。除了支持概率预测和外生变量,mlforecast还提供分布式训练功能,适用于大规模生产环境的时间序列预测任务。框架采用熟悉的fit和predict接口,便于快速上手和集成到现有项目中。
fastcore - 扩展Python功能的开源工具库
GithubPythonfastcore多重调度开源项目柯里化混合
fastcore是一个开源Python库,旨在扩展和优化Python的功能。它融合了多种编程语言的优秀特性,包括Julia的多重派发、Ruby的混入和Haskell的柯里化。该库简化了并行处理,优化了标准库,并将NumPy的概念引入Python的list类型。fastcore提供测试函数、混入、委托和组合等功能,支持函数式编程和并行处理。通过多重派发方法和可部分反转的转换管道,fastcore为Python开发者提供了增强编程效率的工具。
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。
functime - 高性能时间序列机器学习Python库
GithubPolarsPython库全局预测开源项目时间序列机器学习特征提取
functime是一个面向大规模时间序列数据分析的Python库,提供高效的全局预测和特征提取功能。它支持时间序列预处理、交叉验证和性能评估,通过惰性Polars变换实现优化。该库能快速处理海量时间序列,支持外生特征和自动化调优,并集成LLM代理用于预测分析,适用于各种机器学习和数据分析任务。
autolabel - 利用大语言模型自动标注、清洗和丰富文本数据集的Python库
AutolabelGithubLLMPython库Refuel开源项目数据标注
Autolabel是一个Python库,利用大语言模型(LLM)自动标注、清洗和丰富文本数据集。它大幅减少手动标注的时间和成本,同时提供高准确率的标注结果。该库支持多种NLP任务,如分类、问答、命名实体识别等,兼容OpenAI、Anthropic、HuggingFace等多家提供商的LLM。Autolabel还提供信心估算、结果解释、缓存和状态管理功能,并支持使用Refuel托管的开源LLM进行标注。用户可根据具体任务配置标注指南,并通过简单的三步流程完成数据标注。
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。
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豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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