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魔王机器之心报道

项目在手,天下我有!这里有820个ML Python库,star量共计260万,持续周更中

当你发愁找不到合适的开源项目时,有人已经悄悄地整理好了。今天要介绍的这个 GitHub 项目提供了大量机器学习 Python 库,覆盖机器学习框架、数据可视化、强化学习等多个领域,而且项目作者还对每个类别中的项目做了排名,每周进行更新。

项目地址:https://github.com/ml-tooling/best-of-ml-python

该列表目前包含 820 个开源项目,覆盖 32 个类别,所有项目的 star 量共计 260 万。每个类别中的项目均按照项目质量分数进行排序,计算方式基于从 GitHub 和不同软件包管理器自动收集的多个指标。

该列表覆盖了机器学习框架、数据可视化等 32 个类别,每个类别包含 1-82 个项目不等。

此外,每个项目均带有质量排名标记()、star 量和简短的项目简介。点击文字,你可以在下拉列表中看到该项目在不同平台上的链接、简介和安装命令行。以机器学习框架 TensorFlow 为例:

你可以通过 GitHub、PyPi、Conda 和 Docker Hub 进行安装,还能通过每个子项目后括号中的文字了解其基本信息,如下载量、star 量、最新更新时间等。

为了方便用户快速理解这些信息,该项目作者提供了简单的符号解释:

纵观所有分类,我们可以发现这些项目囊括了从框架、数据资源、数据处理流程到实验跟踪的整个流程,AutoML、强化学习、推荐系统等人工智能分支领域,以及 GPU、Tensorflow、Sklearn、Pytorch 实用程序。

通过这个 GitHub 项目,用户可以快速获取多个领域的开源资源,追踪热门项目和新进展。感兴趣的读者,可以一试。
理论机器学习开源项目Python库
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机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

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