tabular-data

React 组件，用于高效渲染大型列表与表格数据

三行代码即可实现快速且准确的机器学习。

Miller 类似 awk、sed、cut、join、sort，用于 CSV、TSV 和表格化 JSON 等名称索引数据。

用于探索与整理数据的终端机电子表格多功能工具

针对 Python、机器学习、可视化与探索的大规模表格数据，提供每秒十亿行的 Out-of-Core 混合 Apache Arrow/NumPy DataFrame 解决方案 🚀

⚡ TabPFN：表格数据基础模型 ⚡

一个快速的 AutoML 与调参库，加入我们的 Discord：https://discord.gg/Cppx2vSPVP

一个零配置、快速且小巧（约 3kB）的虚拟列表（及格线）组件，支持 React、Vue、Solid、Svelte 与 Angular

一个桌面应用，用于查看和分析表格数据

PyTorch 实作 TabNet 论文： https://arxiv.org/pdf/1908.07442.pdf

用于异常值、对抗样本与漂移检测的算法

针对 PyTorch 的自动架构搜索与超参数优化

SDG 是一个专门设计用于生成高质量结构化表格数据的框架。

能理解数据内容的 AI 代码编写助手

📺(tv) Tidy Viewer 是一款跨平台的 CLI CSV 美化查看工具，通过列样式设计来提供最佳的阅读体验。

全面且及时的联邦学习学术信息（论文、框架、数据集、教程、研讨会）

Julia 中的内存表格数据

表格数据深度学习模型的统一框架。

你的数据里有什么？从数据集中提取 Schema、统计数据与实体

用于生成综合表格数据的条件式 GAN。

一个在 Pytorch 中使用 Wide and Deep 模型将表格数据与文字和图像结合的弹性多模态深度学习套件

TabICLv2：一个开放的表格基础模型

Transformers4Rec 是一个灵活且高效的序列与基于会话的推荐库，可与 PyTorch 搭配使用。

ktrain 是一个让深度学习与 AI 更亲民、更容易应用的 Python 库

表格深度学习研究：论文与套件

在 Pytorch 中实现 TabTransformer，这是一种用于表格数据的 Attention 网络。

机器学习大学：加速表格数据课程

无论格式为何，皆能提供通用且精美的表格数据介面

用于表格数据学习的全面性工具包与基准测试，包含 35 种以上深度学习方法、10 种以上传统方法以及 300 个多样化的表格数据集。

DeepTables：表格数据深度学习工具包