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causal-learn

强大的Python因果发现工具包

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。

rliable - 提升强化学习和机器学习评估可靠性的Python库
Githubrliable开源项目强化学习性能分析置信区间评估方法
rliable是一个开源Python库,旨在提高强化学习和机器学习基准测试的评估可靠性。该库支持分层自举置信区间、性能曲线和聚合指标等功能,即使在数据有限的情况下也能得出可靠结论。rliable提供交互式Colab演示和多个主流基准测试数据,致力于克服现有评估方法的局限性,增强结果的可重复性和统计稳健性。
Surprise - 专为推荐系统设计的Python科学计算工具包
GithubPythonSurprise协同过滤开源项目推荐系统机器学习
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。
traceml - 机器学习数据追踪与可视化工具,支持多种深度学习框架
GithubPolyaxonTraceML开源项目数据追踪机器学习深度学习
TraceML 是一款强大的工具,用于机器学习和数据的追踪、可视化、解释和漂移检测。它与 Keras、PyTorch、TensorFlow、Fastai、Pytorch Lightning 和 HuggingFace 等多种深度学习和机器学习框架集成,方便用户记录和跟踪实验数据。TraceML 支持离线模式、多种数据可视化接口,并能生成详细的数据框架总结。
cleanlab - 开源工具自动检测和优化机器学习数据集
Githubcleanlab开源项目数据中心AI数据清理机器学习标签错误检测
cleanlab是一款开源的数据中心AI工具包,能够自动检测机器学习数据集中的标签错误、异常值和重复项等问题。该工具适用于图像、文本和表格等各类数据,并支持所有机器学习模型。除了发现数据问题,cleanlab还可以训练更稳健的模型,评估数据质量。基于可靠的理论基础,cleanlab运行高效,操作简便,是优化数据质量和提升模型性能的实用工具。
Data-science - 数据科学项目的综合资源库和实践指南
GitHubGithubMLOpsPython开源项目数据科学机器学习
Data-science项目汇集了丰富的数据科学资源,涵盖MLOps、数据管理、测试和生产力工具等领域。通过文章、代码和视频教程,该项目全面展示了数据科学工作流程,从项目管理到部署。它为数据科学家和机器学习工程师提供了提高效率、构建可靠项目的实用指南。
tiny-Qwen2ForCausalLM - 为TRL库提供单元测试的轻量级因果语言模型
GithubHuggingfaceQwen2ForCausalLMTRL单元测试变换器开源项目模型
Tiny-Qwen2ForCausalLM是为TRL库单元测试设计的轻量级因果语言模型。作为Transformers库的组成部分,这个模型体积小巧但功能完备,能够有效验证TRL库的各项功能。它为开发人员提供了一个高效的测试工具,有助于确保TRL库的稳定性和可靠性。研究人员和工程师可以利用这个模型快速进行TRL相关的开发和测试工作。
statsmodels - Python统计建模和数据分析工具包
GithubPython包statsmodels开源项目数据分析时间序列分析统计模型
statsmodels是一个全面的Python统计建模库,提供多种统计方法和工具。包括线性回归、广义线性模型、时间序列分析、生存分析等功能。该项目文档完善,社区活跃,持续更新。适用于数据科学家和研究人员进行各类统计分析和建模任务,可处理从基础到高级的数据分析需求。
graph-learn - 大规模分布式图神经网络框架,兼容PyTorch和TensorFlow
GithubGraph-Learn分布式框架图神经网络大规模图数据实时推理开源项目
Graph-Learn是一款分布式框架,专为开发和应用大规模图神经网络(GNN)而设计,已成功应用于阿里巴巴的搜索推荐、网络安全和知识图谱等场景。框架包括GraphLearn-Training和Dynamic-Graph-Service模块,支持批量图采样、在线推理及流图更新功能,兼容PyTorch和TensorFlow,提供完整的GNN模型开发解决方案。
csinva.github.io - 机器学习与神经科学的互动演示和详尽笔记资源
Githubcsinva因果推断开源项目机器学习研究笔记神经科学
提供机器学习、统计学及神经科学的全面笔记、演示文稿和研究概述,涵盖可解释性、因果推断、迁移学习和不确定性等主题。用户可以访问实用的备忘单和课程笔记,了解最新的研究进展。资源来源包括Chandan在UC Berkeley读博期间积累的丰富资料,适用于相关领域的研究和教学人员。
awesome-datascience - 一个综合的数据科学学习和应用平台
Data ScienceGithubPythonR语言开源项目数据分析机器学习
此开源项目提供了一个综合的数据科学学习和应用平台,适合初学者和专业人士。包括算法、课程、教程及工具等内容,旨在帮助用户通过数据科学技术解决现实问题。
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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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有言AI

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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