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项目竞品项目
scikit-learn/scikit-learn
scikit-learn:Python机器学习库
microsoft/Data-Science-For-Beginners
十周二十课,人人皆可数据科学!
pandas-dev/pandas
面向Python的灵活强大数据分析处理库,提供类R数据框的标签化数据结构、统计函数及丰富功能
stefan-jansen/machine-learning-for-trading
《机器学习与算法交易(第二版)》代码实现
fastai/fastbook
以Jupyter Notebook形式发布的fastai书籍。
h2oai/h2o-3
H2O是一个开源、分布式、快速且可扩展的机器学习平台:支持深度学习、梯度提升、XGBoost、随机森林、广义线性模型、K均值聚类、主成分分析、广义可加模型、规则拟合、支持向量机、堆叠集成、自动机器学习等。
mrdbourke/zero-to-mastery-ml
从零到精通的机器学习与数据科学课程全套教学资料
aws/amazon-sagemaker-examples
示例 📓 Jupyter 笔记本,展示如何使用 🧠 Amazon SageMaker 构建、训练和部署机器学习模型。
GokuMohandas/Made-With-ML
学习如何开发、部署并迭代生产级机器学习应用。
catboost/catboost
一个快速、可扩展、高性能的基于决策树的梯度提升库,用于Python、R、Java、C++的排序、分类、回归及其他机器学习任务,支持CPU和GPU计算。
OpenDCAI/DataFlow
借助基于最新大语言模型的算子与流水线轻松实现数据准备。
PriorLabs/TabPFN
⚡ TabPFN:表格数据基础模型 ⚡
fivetran/great_expectations
始终掌握数据的预期表现。
microsoft/ML-For-Beginners
12周、26节课、52个测验,面向所有人的经典机器学习课程
evidentlyai/evidently
Evidently 是开源的机器学习和大语言模型可观测性框架。评估、测试并监控任何AI驱动系统或数据流水线。从表格数据到生成式AI,涵盖100多项指标。
chiphuyen/machine-learning-systems-design
关于机器学习系统设计和练习的小册子。不是“设计机器学习系统”一书的存储库,它是“dmls-book”
apache/airflow
Apache Airflow - 通过编程方式编写、调度和监控工作流的平台
eriklindernoren/ML-From-Scratch
从头开始机器学习。机器学习模型和算法的基本 NumPy 实现,重点是可访问性。旨在涵盖从线性回归到深度学习的所有内容。
streamlit/streamlit
Streamlit——快速构建和共享数据应用的开发框架。
leeoniya/uPlot
📈 一款轻量、快速的时间序列、折线、面积图、OHLC和柱状图图表工具
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OpenAI API 使用示例与指南