causal-learn

强大的Python因果发现工具包

因果发现 Python包 causal-learn 机器学习数据分析 Github 开源项目

causal-learn是一个开源的Python因果发现库，实现了多种经典和前沿的因果发现算法。它提供了基于约束、基于评分、基于函数因果模型等方法，以及独立性测试、评分函数等实用工具。该库文档完善，示例丰富，适用于研究人员和数据科学家进行因果关系分析和算法开发。causal-learn是Tetrad项目的Python版本和扩展，由CMU-CLeaR小组积极开发和维护，并提供了丰富的基准数据集供社区使用。

Github

介绍相关项目

DiCE - 机器学习模型的多样性反事实解释方法

DiCEGithubPython反事实解释开源项目机器学习模型解释

DiCE提供机器学习模型的反事实（CF）解释，通过生成特征扰动版本帮助探索模型的假设情景。适用于财务、医疗、教育等领域，支持生成多样性和接近原始输入的解释。提供Python支持，随时可通过PyPI和Conda安装。其优化算法和简单约束功能确保对各种ML模型的广泛适应性。

tiny-random-OPTForCausalLM-extended-vocab - 轻量级OPT因果语言模型测试框架

GithubHuggingfacePEFT开源项目技术规格机器学习模型模型训练环境影响评估

tiny-random-OPTForCausalLM是一个基于PEFT库开发的轻量级测试框架，通过缩减OPT模型规模实现快速测试和原型验证。此框架适用于文本生成、语言理解等自然语言处理任务的实验环境，特别适合在计算资源有限的场景下使用。

awesome-python-data-science - Python数据科学资源集合，详解机器学习与深度学习工具

GithubPython工具库开源项目数据科学机器学习深度学习

该项目收集了全面的Python数据科学资源，包括机器学习、深度学习、自动化机器学习、自然语言处理、计算机视觉、时间序列分析和强化学习等领域的开源库。从通用型机器学习算法到深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow），再到特征工程和数据可视化，用户可以找到适用于各种数据分析和建模需求的工具。项目旨在帮助数据科学家和工程师高效选择工具，以提高开发和分析效率。

lazypredict - 自动化机器学习模型评估工具

GithubLazy PredictPython库开源项目机器学习模型评估自动化建模

LazyPredict 是一个开源的 Python 库，用于机器学习自动化。它能快速构建和比较多种模型，支持分类和回归任务，无需复杂的参数调优。通过自动训练多个模型并生成性能报告，LazyPredict 帮助识别最适合特定数据集的模型类型，适用于初步评估和基准测试，显著提高了数据科学工作流程的效率。

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。

axlearn - 支持构建大规模深度学习模型的高效工具库

AXLearnGithubJAXXLA开源项目机器学习深度学习

AXLearn是一个基于JAX和XLA的深度学习库，支持大规模模型的构建、迭代和维护。该库允许用户通过配置系统从可重用模块中组合模型，并兼容Flax和Hugging Face transformers等库。AXLearn能够高效地在众多加速器上训练数百亿参数的模型，涵盖自然语言处理、计算机视觉和语音识别等领域，还支持在公共云上运行并提供作业和数据管理工具。了解更多详情，请参阅其核心组件和设计文档。

scalecast - 功能全面的时间序列预测Python库

GithubPython库Scalecast开源项目数据可视化时间序列预测机器学习

Scalecast是一个功能全面的时间序列预测Python库。它提供统一的机器学习建模接口，支持LSTM、ARIMA等多种模型类型。该库集成了自动特征选择、超参数调优、模型堆叠等功能，并提供便捷的数据可视化工具。Scalecast致力于简化复杂的时间序列预测任务，适用于不同规模的预测项目。

ML-CaPsule - 全面的机器学习项目集合与实践资源

GithubML-CapsulePython开源项目数据科学机器学习项目集合

ML-CaPsule是一个综合性机器学习资源库，收录了从入门到高级的多个主题。项目包括机器学习基础概念、深度学习、自然语言处理等领域的实践项目。学习者可通过这些资源掌握数据提取、可视化和特征选择等核心技能。此外，项目还涵盖统计学基础和数据科学多个方面的知识，为用户提供全面而实用的学习内容。

evidently - 用于评估、测试和监控机器学习系统的开源框架

EvidentlyGithubLLM监控开源框架开源项目数据漂移检测机器学习评估

Evidently是一个开源的Python库，专为评估和监控机器学习和大语言模型系统而设计。它支持分类、回归和推荐系统，并提供超过100种内置指标，允许用户自定义评估和测试。Evidently的模块化设计使用户能够通过Reports、Test Suites和实时监控Dashboard轻松实现评估和持续监控，适用于各种AI数据管道，从实验到生产环境。

cascades - 实现复杂语言模型组合的Python库

CascadesGithubPython库复杂组合开源项目概率编程语言模型

Cascades是一个开源Python库，专注于实现复杂的语言模型组合。它支持草稿纸、思维链、工具使用和选择推理等高级AI技术。作为一个嵌入Python的通用概率编程库，Cascades为AI研究和开发提供了灵活的实验框架。该项目基于相关学术论文，尽管不是Google官方支持的产品，但为语言模型应用领域贡献了创新实现。

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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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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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