scikit-learn

Concrete ML：基於完全同態加密（FHE）的隱私保護機器學習框架，建構於 Concrete 之上，並提供傳統機器學習框架的綁定。

用於時間序列機器學習與深度學習的工具包

Python 的度量學習演算法

用於 scikit-learn 管線的額外區塊。

使用 scikit-learn 進行 Python 機器學習的線上課程 (MOOC)

我為學術、自學和業餘目的完成的數據科學專案作品集。

Scikit-learn 的擴充套件，是加速 Scikit-learn 應用程式的無縫方式

用於理解核心概念的小型機器學習專案。如果有幫助，請給個 Star 🌟。加碼：即將推出面試題庫..!

基於 scikit-learn 建構的存活分析工具

將訓練好的 scikit-learn 估計器轉譯為 C、Java、JavaScript 等語言。

用於對類別資料進行分群的 k-modes 與 k-prototypes 分群演算法的 Python 實作

ONNXMLTools 支援將模型轉換為 ONNX 格式

Intel® oneAPI Toolkits 的範例程式碼

Windows ML 的範例與工具。

Aurelien Geron 所著《Hands-On ML with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems》一書第一部分的筆記與練習解答

Data Professor YouTube 頻道上的 R 與 Python 程式碼彙編。

基於 Python 的高效能拓撲機器學習工具箱

基於 scikit-learn 的多標籤等分類模組

用於多標籤資料迭代分層的 scikit-learn 交叉驗證器

用於機器學習模型的推論伺服器，支援多種框架、多模型服務等功能

具備 GPU 加速的 Python 小波散射轉換 (Wavelet scattering transforms)

自然智慧仍然是一個相當不錯的點子。

透過追蹤身體關鍵點來進行即時時空區域化活動偵測

特徵工程是利用領域知識透過資料探勘技術從原始資料中萃取特徵的過程。這些特徵可用於提升機器學習演算法的效能。特徵工程本身即可視為應用機器學習。

DoubleML - Python 中的雙重機器學習。

運動博弈 AI 工具集合。

適用於微控制器與嵌入式裝置的機器學習推論引擎

機器學習指南。學習所有關於機器學習工具、函式庫、框架、大型語言模型（LLMs）以及模型訓練的知識。

適用於 Elasticsearch 中 DataFrames、大數據、機器學習與 ETL 的 Python 用戶端與工具包

用互動式決策樹視覺化驚豔你的老闆