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支持多种因果推理任务的Python库

DoWhy 因果推理 Python库图形因果模型潜在结果 Github 开源项目

DoWhy是一个Python因果推理库，集成了图形因果模型和潜在结果框架。它提供统一接口支持因果效应估计、根因分析和反事实推理等多种任务。该库注重结果可解释性，并具有反驳和验证功能，增强了因果推理的稳健性。DoWhy适用于客户流失分析、营销效果评估和异常归因等多个领域。

文档

direct-preference-optimization - DPO算法实现语言模型的偏好数据优化

DPOGithub偏好优化开源项目机器学习训练算法语言模型

DPO(Direct Preference Optimization)是一种语言模型训练算法,通过偏好数据优化模型。该项目提供DPO算法的参考实现,包含监督微调和基于偏好学习两个阶段。支持各种因果HuggingFace模型,可添加自定义数据集,并包括'conservative' DPO和IPO等变体。这为研究人员提供了灵活工具,用于从偏好数据训练语言模型。

AIX360 - 全面支持多种数据类型和机器学习模型解释的开源工具包

AI Explainability 360AIX360Github开源项目机器学习模型算法解释性工具包

工具包提供全面支持机器学习模型和数据集的可解释性，涵盖多种解释算法和指标，包括表格、文本、图像及时间序列数据。该项目提供互动体验、教程和示例，并提供指导材料和分类树帮助选择算法。工具包易于扩展，欢迎贡献新的算法、指标和用例。

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。

edward - 用于概率建模、推断和模型评估的Python库

EdwardGithubPython库TensorFlow开源项目推断概率建模

Edward 是一个用于概率建模、推断和模型评估的Python库。它融合了贝叶斯统计、机器学习、深度学习和概率编程，支持多种模型，如有向图模型、神经网络、隐式生成模型和贝叶斯非参数。Edward 提供变分推断、蒙特卡罗方法、生成对抗网络等多种推断方法，并支持模型和推断的评估。构建于TensorFlow之上，支持计算图、分布式训练、CPU/GPU集成和自动微分。

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。

networkx - 全面的复杂网络分析与操作Python库

GithubNetworkXPython库图论复杂网络开源项目网络分析

NetworkX是一个功能强大的Python库，专门用于复杂网络的创建、分析和可视化。它支持多种网络类型，包括社交、生物和交通网络等。该库提供了丰富的图算法，如最短路径计算、中心性分析和社区检测，并具有excellent的可扩展性。NetworkX广泛应用于学术研究和工业领域，支持高效的大规模网络处理和数据挖掘。

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。

mathy - 机器学习与规划算法实现数学问题的阶段性解答

GithubMathyPython库开源项目数学问题求解机器学习规划算法

Mathy是一个开源的数学问题解决工具，通过结合机器学习和规划算法，实现复杂数学问题的阶段性解答。项目包含核心解析器、基础规则和强化学习环境，为数学教育和研究提供支持。Mathy提供丰富的文档和可视化资源，支持在Google Colab中直接执行示例，方便用户学习和使用。它可应用于数学教学、自动化问题求解和算法研究等多个领域。

PandasAI - 开源AI数据分析工具实现企业数据对话

AI工具PandasAI企业数据开源工具数据分析自然语言处理

PandasAI是一个开源AI数据分析Python库，将生成式AI能力集成到pandas中，使数据框架支持对话。用户可用自然语言查询企业数据，获取实时洞察和数据可视化。支持多种数据源，提供增强分析、可操作洞察和详细报告。PandasAI旨在简化数据分析，助力数据驱动决策，为企业提供稳定、可靠、可扩展的内部数据分析方案。

imodels - 一款提供易用且兼容的透明、简洁预测模型的集成scikit-learn的Python库

GithubPythonimodelsscikit-learn开源项目机器学习解释模型

imodels，一款集成scikit-learn的Python库，提供易用且兼容的透明、简洁预测模型。它应用最新的解释性模型技术，旨在提高机器学习的计算效率和预测精准度。包含imodelsX模块以支持NLP领域，且拥有完善的教程和文档，满足多样化应用需求。

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