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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

dopamine - 用于快速原型设计的强化学习研究框架

DQNDopamineGithubJAXTensorflow开源项目强化学习

Dopamine是一个用于快速原型设计强化学习算法的研究框架，旨在便于用户进行自由实验。其设计原则包括易于实验、灵活开发、紧凑可靠和结果可重复。支持的算法有DQN、C51、Rainbow、IQN和SAC，主要实现于jax。Dopamine提供了Docker容器及源码安装方法，适用于Atari和Mujoco环境，并推荐使用虚拟环境。更多信息请参阅官方文档。

timeshap - 针对循环模型的时序数据解释框架

GithubShapley值TimeSHAP序列扰动开源项目模型解释递归模型

TimeSHAP是一个基于KernelSHAP的模型无关解释框架，专门用于分析时序数据和循环模型。它提供事件、特征和单元级别的归因计算，并通过Shapley值剪枝算法识别关键决策事件。TimeSHAP支持多种解释方法，包括局部和全局层面的分析，可应用于符合特定接口的各类机器学习模型，如PyTorch和TensorFlow实现的模型。

retentioneering-tools - Python库实现深度用户行为分析和产品优化

GithubPython库Retentioneering开源项目数据预处理点击流分析用户行为分析

Retentioneering是一个专门用于分析点击流、用户路径和事件日志的Python库。该工具提供预处理模块和路径分析功能，支持数据分析师、营销人员和产品经理深入洞察用户行为，进行用户分群，并形成关于留存和流失的假设。通过构建行为分群，Retentioneering能够突出显示影响转化率、留存率和收入的用户行为模式，为产品质量提升提供数据支持。

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。

wandb - 专注于机器学习流程优化的工具

GithubWeights & Biases开源项目数据可视化机器学习模型管理模型训练

Weights & Biases（简称W&B）是一个专注于机器学习流程优化的工具，它通过追踪和可视化机器学习的各个阶段——从数据集处理到模型部署——以提高开发效率。W&B 允许用户在一处平台上管理和比较多个实验，便捷地监控实验的运行效果及进度。

pyro - 灵活且可扩展的概率编程库，支持大规模数据处理与自定义推理

GithubLinux FoundationPyTorchPyroUber AI开源项目深度概率编程

Pyro是基于PyTorch的深度概率编程库，具备灵活性和可扩展性。它能够表示任何可计算的概率分布，处理大规模数据集时具有较低的开销，并提供强大且可组合的抽象功能。Pyro由Uber AI最初开发，现由社区和Broad Institute团队积极维护，并在2019年成为Linux Foundation项目。其设计理念包括普适性、可扩展性和灵活性。通过高层抽象表达生成和推理模型，用户可以根据需求进行自动化或自定义推理。在机器学习和数据科学领域，Pyro提供了广泛的应用和支持。

pymc - Python贝叶斯统计建模与概率编程框架

GithubPyMCPython包变分推断开源项目贝叶斯统计建模马尔可夫链蒙特卡洛

PyMC是一个Python贝叶斯统计建模框架,专注于高级马尔可夫链蒙特卡洛和变分推断算法。它提供直观的模型语法、强大的采样算法和推断功能,可处理复杂模型。PyMC利用PyTensor优化计算,支持缺失值处理,并提供丰富的示例资源。作为一个灵活的概率编程工具,PyMC适用于广泛的统计建模任务。

PromethAI-Backend - 开源AI框架助力个性化目标实现与任务执行

AGIDockerGithubLangchainPromethAIPython开源项目

PromethAI是一个基于Python的开源AGI项目，能够根据用户的目标和偏好提供推荐，并基于用户反馈进行优化。主要功能包括支持自动化任务、低延迟、易于使用和部署等。系统目前专注于食品领域，但可以扩展至其他任何领域。PromethAI通过引入决策树帮助用户进行决策和执行任务，并支持多种向量数据库。需注意使用GPT-4模型可能产生高额成本，建议用户自行监控API使用情况。

vedo - Python 3D科学分析与可视化库

3D可视化GithubPython库vedo开源项目数据分析科学分析

vedo是一个Python库,用于科学分析和3D对象可视化。它支持多种3D文件格式,提供网格和点云处理工具,可进行体积数据渲染和2D/3D绘图。vedo集成多个库,支持命令行操作,适用于科研可视化。项目包含300多个示例,在多篇科研论文中应用。

pyoats - 灵活强大的时间序列异常检测Python库

GithubOATS开源项目异常检测时间序列机器学习

pyoats是一个专注于时间序列异常检测的开源Python库。它整合了多种先进检测算法，支持单变量和多变量时间序列分析，并提供统一的输出接口。该项目不仅集成了PyTorch、TensorFlow等深度学习框架，还包含传统统计方法。pyoats旨在简化异常检测实验流程，为数据科学家和工程师提供了一个功能丰富、使用灵活的工具。

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