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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。

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TensorFlow Probability 是一个概率推理与统计分析库，作为 TensorFlow 生态系统的一部分，结合了概率方法与深度网络。其功能包括自动微分的梯度推断，以及通过 GPU 和分布式计算实现对大规模数据集和模型的可扩展性。主要组件包括概率分布、可逆变换、联合分布、概率层和多种概率推断算法，如马尔可夫链蒙特卡洛和变分推断。提供详细教程和案例，帮助用户解决实际问题。
pykale - 改进多模态机器学习的高效绿色解决方案
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PyKale通过简化数据、软件和用户之间的连接，使跨学科研究的机器学习更容易访问。它专注于多模态学习和迁移学习，支持图像、视频和图形的数据类型，涵盖深度学习和降维模型。PyKale遵循绿色机器学习理念，通过减少重复、再利用资源和回收学习模型，实现高效和可持续的研究。适用于生物信息学、图像和视频识别及医学成像，利用多源知识做出准确且可解释的预测。
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该项目提供简洁清晰的机器学习算法实现代码，适合希望学习算法内部机制或从头实现算法的用户。所有算法均用Python编写，依赖于numpy、scipy和autograd库。包括深度学习、线性回归、逻辑回归、随机森林、支持向量机、K-Means、GMM、KNN、朴素贝叶斯、PCA、因子分解机、受限玻尔兹曼机、t-SNE、梯度提升树和深度Q学习等算法。
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