经典机器学习框架

可自行部署的开源经典机器学习库与工具,涵盖回归、分类、聚类及特征工程等传统机器学习任务。

共 44 个项目

排名逻辑见 方法论 ;同类排名基于 GitHub 公开指标。

第 1–20 项,共 44 个

排名 项目 Stars Forks
1 scikit-learn

scikit-learn:Python中的机器学习

67.1K 27.3K
2 pyod

一个用于异常检测的Python库,覆盖表格、时间序列、图、文本、图像和音频数据。包含60多种检测器,基于基准测试的ADEngine编排,以及用于AI智能体的智能体工作流。

10.0K 1.5K
3 dowhy

DoWhy是一个用于因果推断的Python库,支持对因果假设进行显式建模和测试。DoWhy基于统一的因果推断语言,结合了因果图模型和潜在结果框架。

8.3K 1.1K
4 umap

均匀流形逼近与投影

8.3K 869
5 imbalanced-learn

一个用于解决机器学习中不平衡数据集问题的Python包

7.1K 1.4K
6 mlpack

mlpack:一个快速的、仅头文件的C++机器学习库

5.7K 1.7K
7 cuml

NVIDIA cuML:GPU加速的机器学习

5.3K 658
8 linfa

一个Rust机器学习框架。

4.7K 337
9 PySR

高性能符号回归,基于 Python 和 Julia

3.7K 347
10 lazypredict

Lazy Predict 帮助无需大量代码即可构建许多基础模型,并帮助了解哪些模型在无需任何参数调整的情况下表现更好。

3.3K 365
11 mljar-supervised

用于表格数据AutoML的Python包,包含特征工程、超参数调优、解释和自动文档生成。

3.3K 451
12 stats

一个经过充分测试且全面的 Golang 统计库包,无依赖。

3.0K 175
13 hdbscan

HDBSCAN聚类的高性能实现。

3.1K 534
14 Turing.jl

使用概率编程进行贝叶斯推断。

2.2K 242
15 causalnex

一个帮助数据科学家推断因果关系而非观察相关性的Python库。

2.5K 290
16 feature_engine

特征工程与特征选择的开源Python库,兼容sklearn。

2.3K 370
17 ML

面向PHP语言的高级机器学习和深度学习库。

2.2K 193
18 AmpliGraph

用于知识图谱表示学习的Python库 https://docs.ampligraph.org

2.2K 259
19 MLJ.jl

一个Julia机器学习框架

1.9K 160
20 GPflow

基于TensorFlow的高斯过程

1.9K 432
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