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squirrel-core

Python机器学习数据处理和共享库

Squirrel Core是一个面向机器学习团队的Python库,提供高效的数据共享、加载和转换功能。它支持快速数据处理、成本优化、多模态数据适配和团队协作。该库能从多种来源流式传输数据至机器学习模型,并提供丰富的API。Squirrel Core致力于解决数据处理中的常见问题,适用于各类机器学习项目。

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。
awesome-python - 精选Python库和框架的全面资源集合
GitHubGithubPython代码质量开源库开源项目编程工具
这个项目汇集了精心挑选的Python库和框架,涵盖代码质量、加密货币、数据处理、机器学习和自然语言处理等多个领域。提供最新创建的仓库、分类优质工具和交互式网站,适合各层级的Python开发者探索和使用。项目定期更新,确保资源的时效性和实用性。
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。
sematic - 开源的机器学习平台,支持ML工程师和数据科学家使用Python编写并运行复杂的端到端流水线
GithubKubernetesPythonSematic开源开源项目机器学习
Sematic是一个开源的机器学习平台,支持ML工程师和数据科学家使用Python编写并运行复杂的端到端流水线。无论在本地计算机、云虚拟机还是Kubernetes集群上执行,Sematic都可以高效利用云资源。它具有易于上手、端到端可追溯性、本地与云一致性和高可重复性等特点,可在无需部署或额外基础设施的情况下开始使用,所有流水线步骤都可以在web仪表盘上监控和可视化,适用于优化不同计算资源。
ibis - 统一 Python 数据框架 API 实现多后端数据分析
GithubIbisPythonSQL开源项目数据分析数据框架库
Ibis 是一个 Python 数据框架库,支持 20 多种后端。它提供统一 API,适用于本地和远程数据分析。Ibis 具有惰性计算、交互式探索功能,支持 Python 和 SQL 代码混合使用。通过修改单行代码即可切换不同后端,提高了数据分析的可移植性。
SynapseML - 简化大规模机器学习管道的开源工具
Apache SparkGithubSynapseML开源项目异常检测文本分析机器学习
SynapseML是一个开源库,旨在简化大规模机器学习管道的创建。它提供简单、可组合和分布式的API,支持文本分析、视觉处理、异常检测等多种任务。基于Apache Spark,SynapseML与SparkML/MLLib共享相同的API,能够无缝集成到现有的Spark工作流中。该库支持Python、R、Scala、Java和.NET,适用于各种数据库和云数据存储,助力构建智能系统。
machine_learning_basics - 纯Python实现机器学习算法 助力深入理解基础原理
GitHubGithubPython开源项目数据预处理机器学习算法实现
该开源项目提供多种机器学习算法的纯Python实现,包括线性回归、决策树和k-means聚类等。项目注重展示算法底层结构,而非追求最高效率。另外还包含数据预处理教程,涵盖图像和数值/分类数据集处理。代码支持在线运行,便于快速实验。作为机器学习入门资源,适合想深入理解算法原理的学习者。
Squirro - 生成式AI赋能企业搜索与智能决策
AI工具Squirro人工智能企业搜索数据分类知识管理
Squirro开发的SquirroGPT平台利用生成式AI技术,为企业提供智能搜索、洞察分析和自动化能力。该平台可整合多种企业数据源,广泛应用于知识管理、服务管理和销售管理等领域。Squirro注重数据安全,其创新解决方案助力企业提高效率,获得多项行业认可。
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
Githubmachine-learning开源项目强化学习时间序列模型部署深度学习
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。
mleap - 快速部署机器学习流水线与算法的实用工具包
GithubMLeapScikit-learnSpark开源项目性能机器学习数据管道
MLeap提供高性能、便携、易于集成的生产库,支持将Spark和Scikit-learn的机器学习流水线导出为便携格式并执行。通过其执行引擎和序列化格式,数据科学家和工程师可以无需依赖Spark或Scikit-learn环境,将数据流水线和算法轻松部署到生产环境中。MLeap支持多种序列化格式(如JSON、Protobuf),并与现有技术高度集成,提供用户灵活定制数据类型和转换器的能力。
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