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pycm

是一个用 Python 编写的支持输入数据向量和直接矩阵的多类混淆矩阵库

PyCM 是一个支持输入数据向量和直接矩阵的多类混淆矩阵库，是数据科学家进行预测模型和各类分类器准确评估的理想工具。该项目支持绝大多数的类和全面的统计参数，适用于广泛的数据科学应用和模型评估。

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介绍相关项目
keras-cv - 跨框架模块化计算机视觉工具集
GithubKerasKerasCV开源项目模型训练深度学习计算机视觉
keras-cv 是基于 Keras 3 的模块化计算机视觉库，兼容 TensorFlow、JAX 和 PyTorch。它为数据增强、分类、目标检测等视觉任务提供高级组件，支持跨框架迁移，并包含预训练模型。该库旨在帮助开发者高效构建生产级计算机视觉应用。
implicit - 高性能Python隐式反馈协同过滤库
GithubPython库implicit协同过滤开源项目推荐系统矩阵分解
Implicit是一个开源的高性能Python协同过滤库，专为隐式反馈数据集设计。它实现了多种推荐算法，如交替最小二乘法、贝叶斯个性化排序等。支持多线程和GPU加速，适用于大规模数据处理。提供详细文档和示例，便于开发者快速构建推荐系统。
DiCE - 机器学习模型的多样性反事实解释方法
DiCEGithubPython反事实解释开源项目机器学习模型解释
DiCE提供机器学习模型的反事实（CF）解释，通过生成特征扰动版本帮助探索模型的假设情景。适用于财务、医疗、教育等领域，支持生成多样性和接近原始输入的解释。提供Python支持，随时可通过PyPI和Conda安装。其优化算法和简单约束功能确保对各种ML模型的广泛适应性。
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。
pandas - Python数据分析与处理的开源利器
DataFrameGithubPythonpandas开源开源项目数据分析
pandas是Python生态系统中的核心数据分析库，提供高性能、易用的数据结构和工具。它支持处理结构化数据，包括数据清洗、转换、合并、分组分析等操作。pandas可读写多种格式的数据源，如CSV、Excel、SQL数据库等。作为开源项目，pandas由活跃社区维护，持续优化以满足数据科学家、分析师和开发者的需求。
AlphaPy - 多功能机器学习框架 整合市场分析与体育预测
AlphaPyGithub开源项目数据科学机器学习金融分析预测模型
AlphaPy是一个基于Python的综合机器学习框架，集成了scikit-learn、Keras和XGBoost等多种先进模型。它不仅提供集成模型生成功能，还包含MarketFlow和SportFlow等专用工具，用于市场分析和体育赛事预测。此外，AlphaPy支持交易系统开发和投资组合分析，为数据科学家和金融分析师提供了全面的解决方案。
dask - 开源灵活的并行计算库 助力大规模数据分析
DaskGithubPython库并行计算开源开源项目数据分析
Dask是一个开源的灵活并行计算库，专为大规模数据分析设计。它支持多种数据结构和算法，与NumPy、Pandas等Python数据科学工具无缝集成。Dask提供高效的并行计算能力，能处理超出单机内存的大型数据集，适用于数据科学、机器学习等领域。活跃的社区支持进一步增强了其在数据分析中的应用价值。
tensorly - Python张量学习库，兼容多种计算后端
GithubPythonTensorLy开源项目张量代数张量分解机器学习
TensorLy是一个专注于简化张量学习的Python库，支持张量分解、张量学习和张量代数操作。其后端系统兼容NumPy、PyTorch、JAX、TensorFlow和CuPy，可在CPU或GPU上执行大规模计算。安装方便，仅需使用pip或conda命令，且提供详尽的文档和Jupyter Notebooks示例，方便用户快速入门。这个工具不仅适合学术研究，还为开发者提供了丰富的API，欢迎通过GitHub进行贡献。
ccma - 创新的2D/3D路径平滑算法
CCMAGithub开源项目数据处理模型无关移动平均路径平滑
CCMA是一种创新的2D/3D路径平滑算法，解决了传统移动平均滤波器的内弯问题。这种无模型方法采用对称滤波，提供多种内核和边界处理选项。相比样条曲线，CCMA对局部变化更敏感，具有更高的稳定性和可预测性。该项目实现简单，可直接应用于numpy数组数据。
sklearn-evaluation - 机器学习模型评估工具
GithubJupyter notebookPythonsklearn-evaluation开源项目机器学习模型评估
sklearn-evaluation是一款简便的机器学习模型评估工具，支持绘制混淆矩阵、特征重要性、精准率-召回率、ROC曲线、肘部曲线和轮廓图等多种图表，并生成HTML格式的评估报告。该工具还可使用本地SQLite数据库进行实验跟踪，分析Jupyter notebook输出，并通过SQL查询notebook数据。兼容Python 3.7及更高版本，适用于Linux、macOS和Windows平台，提供全面的模型评估功能。
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