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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。

mlops-python-package - MLOps Python工具包,简化机器学习工程实践
GitHub ActionsGithubMLOpsPython包开源项目自动化工具软件开发实践
这是一个集成多种MLOps最佳实践的Python代码库,旨在优化机器学习工程流程。该工具包提供了模型注册、实验跟踪和实时推理等核心功能,同时支持自动化任务、CI/CD集成、配置管理和数据处理等辅助功能。通过灵活且稳健的设计,这个工具包可以帮助开发者更高效地构建和部署MLOps项目,简化整个机器学习生命周期管理。
scikit-fda - Python实现的功能数据分析库
GithubPythonscikit-fda函数数据分析开源项目数据科学统计学
scikit-fda是一个功能数据分析(FDA)的Python库,为处理依赖连续参数的数据提供全面工具。它支持数据表示、探索分析、预处理,以及功能数据的推断、分类、回归和聚类。兼容Python 3.8+版本,可通过PyPI或conda-forge安装。这个开源项目为数据科学家和研究人员提供了灵活的FDA工具集,简化了复杂数据的分析过程。
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。
ILearnDeepLearning.py - 深度学习和数据科学的开源实践项目集
GithubILearnDeepLearning.pyMedium开源项目数据科学深度学习神经网络
此开源项目库集合了多个与深度学习和数据科学相关的小项目,通过实际操作帮助用户理解复杂的神经网络问题。内容包括详细的代码示例和可视化展示,涵盖梯度下降、神经网络数学原理、过拟合分析、优化器选择、卷积神经网络理论及自定义对象检测模型的训练等。适合希望深入了解和实践深度学习技术的用户,内容实用且丰富。
shap - 通过博弈论解释机器学习模型输出的实用工具
GithubSHAP开源项目机器学习特征影响算法解释模型
SHAP(SHapley Additive exPlanations)采用博弈论中的Shapley值进行机器学习模型输出解释,支持包括树模型、深度学习及自然语言处理模型,提供丰富的可视化工具以清晰显示模型决策过程。
dtreeviz - 提供直观的决策树可视化和模型解释功能
Githubdtreeviz决策树可视化开源项目数据科学机器学习模型解释
dtreeviz是一个专注于决策树可视化和模型解释的Python库。它支持多个主流机器学习框架,如scikit-learn、XGBoost等。该库提供树结构、预测路径、叶节点和特征空间等多种可视化功能,帮助用户直观理解决策树模型原理。dtreeviz适用于机器学习实践者和研究人员,可用于模型解释和教学等场景。
dlib - 现代C++机器学习工具包,实现高效复杂软件开发
C++GithubPython APIdlib开源项目机器学习编译
dlib是一个功能丰富的C++工具库,专注于机器学习解决方案,支持快速编译和高效运算。提供完整的Python集成和标准Boost许可,适用于各类项目。
baal - 贝叶斯主动学习库助力深度学习优化
BaalGithub不确定性估计主动学习开源项目深度学习蒙特卡洛方法
Baal是一个开源的贝叶斯主动学习库,适用于工业应用和研究场景。该库提供多种主动学习方法,如蒙特卡洛Dropout和深度集成。Baal框架由四个核心组件构成,使实现主动学习流程变得简单高效。支持Python 3.8及以上版本,可通过pip或Poetry安装。Baal能有效减少数据标注工作量,提升模型性能,是机器学习领域的实用工具。
Machine-Learning-Tutorials - 机器学习与深度学习教程资源
Github人工智能开源项目数据科学机器学习深度学习统计学
机器学习教程仓库包含机器学习与深度学习的主题分类教程、文章和其他资源,专为数据科学、自然语言处理和机器学习领域的初学者和专家设计。资源涵盖从入门介绍、面试资源到专家视频教程,以及涵盖线性回归、决策树等常用算法的详细讲解及实际案例展示。此外,项目还深入探讨了人工智能、图形处理学习和各种重要的机器学习概念。
dvclive - 简单易用的机器学习实验跟踪和指标记录工具
DVCLiveGithub实验比较开源项目指标记录数据版本控制机器学习
DVCLive是一个用于记录机器学习指标和元数据的Python库。它支持多种机器学习框架,无需额外服务,以纯文本文件存储实验结果,方便版本控制。DVCLive提供直观API,支持参数记录、指标跟踪和实验比较,有助于简化机器学习工作流程。
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