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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。

sparrow - 用于从各种文档和图像中高效提取和处理数据的开源工具
GithubLLMOCRRAG管道Sparrow开源项目数据提取
Sparrow是一个开源解决方案,专注于高效从各类文档和图像中提取与处理数据。它通过模块化架构提供独立的服务和优化的流程,支持表格、发票、收据等非结构化数据源。Sparrow的API支持本地语言模型数据提取,可与自定义工作流程集成。
yggdrasil-decision-forests - 用于训练、评估、解释和部署随机森林、梯度提升决策树和 CART 决策森林模型的完整库
CART决策森林GithubYDFYggdrasil Decision Forests开源项目梯度增强决策树随机森林
YDF 是一个用于训练、评估、解释和部署随机森林、梯度提升决策树和 CART 决策森林模型的完整库。支持 Python 和 C++ API,方便模型的训练、分析、预测及保存。详尽的文档和教程有助于用户快速入门,是开发高效、可解释机器学习模型的好工具。
best-of-ml-python - 每周更新的优质Python机器学习开源项目列表
GitHubGithubPythonTensorflow开源项目机器学习
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。
SmartSim - 为高性能计算环境优化的机器学习集成框架
GithubOrchestratorSmartRedisSmartSim开源项目机器学习高性能计算
SmartSim是为高性能计算(HPC)环境设计的工作流库,简化了PyTorch和TensorFlow等机器学习库在HPC模拟和应用中的使用。该框架能在HPC系统上启动机器学习基础设施,与用户工作负载并行运行。通过基础设施库和SmartRedis客户端,SmartSim实现了HPC应用与机器学习模型间的高效数据交换和远程执行,支持Fortran、C、C++和Python等多种语言,无需MPI即可实现运行时数据交换。
ivy - 跨框架机器学习代码转换和模型互操作平台
GithubIvy开源开源项目机器学习框架转换模型转换
Ivy 是一个开源的机器学习框架,支持跨多个框架转换机器学习模型和代码。用户可以通过 Ivy 在任何框架中使用机器学习模型或函数,实现代码的转译和模型的互操作性。无论是 PyTorch, TensorFlow, JAX 还是 NumPy,Ivy 都使得代码转换变得简单高效。适用于各类机器学习项目和开发者。它特别适用于那些需要在不同机器学习框架间迁移或转换代码的场景。
aqueduct - 支持使用Python定义和部署机器学习和LLM任务的开源MLOps框架
AqueductGithubMLOpsPython API云基础设施开源开源项目
Aqueduct是一个开源MLOps框架,支持使用Python定义和部署机器学习和LLM任务,适配各种云基础设施如Kubernetes、Spark和AWS Lambda。Aqueduct能将代码无缝迁移到云端或在不同云间转换,并提供模型执行与性能监控。该框架还提供集中的代码、数据和元数据管理,保障工作流顺利运行并及时通知异常情况。
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。
pythoncode-tutorials - Python编程教程与实践项目集锦
GithubPython开源项目教程机器学习自然语言处理计算机视觉
该项目汇集了大量Python教程资源,内容涉及道德黑客、机器学习、自然语言处理和计算机视觉等领域。教程配有详细代码示例,适合各水平的Python开发者学习和提升技能。项目涵盖从入门到高级的多个方面,为Python爱好者提供了全面的学习平台。
scrapy - 开源Python网络爬虫和数据提取框架
GithubPythonScrapy开源框架开源项目数据抓取网络爬虫
Scrapy是一个基于BSD许可的高效网络爬虫和结构化数据提取框架。它使用Python 3.8+开发,支持Linux、Windows、macOS和BSD等多种操作系统。Scrapy适用于数据挖掘、网站监控和自动化测试等多种场景。项目提供全面的文档和活跃的社区支持,同时也有商业支持选项。作为开源项目,Scrapy欢迎开发者贡献,并严格遵守行为准则。目前,已有众多知名企业将Scrapy应用于大规模网络数据采集工作。
Machine-Learning-is-ALL-You-Need - 实现流行机器学习和深度学习算法的各种方法
GithubMachine LearningPython代码实现开源项目深度学习罗辑学习
这个仓库致力于使用纯Python和各种开源框架实现热门的机器学习和深度学习算法,涵盖分类、回归、强化学习、计算机视觉、自然语言处理和图神经网络等多个领域。提供灵活的代码切换选项,多种实现方法可以帮助用户深入理解每种算法的内部机制以及成功原因。
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