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scikit-learn：Python机器学习库

学习如何开发、部署并迭代生产级机器学习应用。

Apache Airflow - 通过编程方式编写、调度和监控工作流的平台

Streamlit——快速构建和共享数据应用的开发框架。

用于教育目的的C++实现数学、机器学习、计算机科学和物理学各类算法合集。

以Jupyter Notebook形式发布的fastai书籍。

面向Python的响应式笔记本——运行可复现实验、使用SQL查询、作为脚本执行、部署为应用程序并通过git进行版本控制。存储为纯Python格式，全部集成于现代化的AI原生编辑器中。

《机器学习与算法交易（第二版）》代码实现

示例 📓 Jupyter 笔记本，展示如何使用 🧠 Amazon SageMaker 构建、训练和部署机器学习模型。

Fast and Accurate ML in 3 Lines of Code

H2O是一个开源、分布式、快速且可扩展的机器学习平台：支持深度学习、梯度提升、XGBoost、随机森林、广义线性模型、K均值聚类、主成分分析、广义可加模型、规则拟合、支持向量机、堆叠集成、自动机器学习等。

Evidently 是开源的机器学习和大语言模型可观测性框架。评估、测试并监控任何AI驱动系统或数据流水线。从表格数据到生成式AI，涵盖100多项指标。

可扩展且灵活的工作流编排平台，无缝统一数据、机器学习和分析技术栈。

面向多模态AI的开放式湖仓格式。仅需两行代码即可从Parquet转换，实现百倍速随机访问、向量索引与数据版本管理。兼容Pandas、DuckDB、Polars、Pyarrow及PyTorch，并持续扩展集成生态。

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