tabular-data

React 元件，用於高效渲染大型清單與表格資料

三行程式碼即可實現快速且精確的機器學習。

Miller 如同 awk、sed、cut、join、sort，專為 CSV、TSV 與表格化 JSON 等名稱索引資料設計。

用於探索與整理資料的終端機試算表多功能工具

針對 Python、機器學習、視覺化與探索的大規模表格資料，提供每秒十億列的 Out-of-Core 混合 Apache Arrow/NumPy DataFrame 解決方案 🚀

⚡ TabPFN：表格資料基礎模型 ⚡

一個快速的 AutoML 與調參庫，加入我們的 Discord：https://discord.gg/Cppx2vSPVP

一個零配置、快速且小巧（約 3kB）的虛擬列表（及格線）元件，支援 React、Vue、Solid、Svelte 與 Angular

一個桌面應用，用於查看和分析表格數據

PyTorch 實作 TabNet 論文： https://arxiv.org/pdf/1908.07442.pdf

用於異常值、對抗樣本與飄移偵測的演算法

針對 PyTorch 的自動架構搜尋與超參數最佳化

SDG 是一個專門設計用於產生高品質結構化表格資料的框架。

能理解資料內容的 AI 程式碼編寫助手

📺(tv) Tidy Viewer 是一款跨平台的 CLI CSV 美化檢視工具，透過欄位樣式設計來提供最佳的閱讀體驗。

全面且即時的聯邦學習學術資訊（論文、框架、資料集、教學、研討會）

Julia 中的記憶體內表格資料

表格資料深度學習模型的統一框架。

你的資料裡有什麼？從資料集中萃取 Schema、統計數據與實體

用於生成綜合表格資料的條件式 GAN。

一個在 Pytorch 中使用 Wide and Deep 模型將表格資料與文字和圖像結合的彈性多模態深度學習套件

TabICLv2：一個開放的表格基礎模型

Transformers4Rec 是一個靈活且高效的序列與基於會話的推薦函式庫，可與 PyTorch 搭配使用。

ktrain 是一個讓深度學習與 AI 更親民、更容易套用的 Python 函式庫

表格深度學習研究：論文與套件

在 Pytorch 中實作 TabTransformer，這是一種用於表格資料的 Attention 網路。

機器學習大學：加速表格資料課程

無論格式為何，皆能提供通用且精美的表格資料介面

用於表格資料學習的全面性工具包與基準測試，包含 35 種以上深度學習方法、10 種以上傳統方法以及 300 個多樣化的表格資料集。

DeepTables：表格資料深度學習工具包