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10 个仓库 · 数据更新于 2026-11-07

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1EpistasisLab / tpot一种 Python 自动化机器学习工具,可使用遗传编程优化机器学习管道。Jupyter NotebookLGPL-3.0 · 需开源衍生作品不活跃名次历史不足10,059
2alteryx / featuretools用于自动化特征工程的开源Python库PythonBSD-3-Clause · 宽松,可直接商用名次历史不足7,695
3alibaba / AlinkAlink 是阿里巴巴计算平台 PAI 团队基于 Flink 开发的机器学习算法平台。JavaApache-2.0 · 宽松,可直接商用不活跃名次历史不足3,614
4mljar / mljar-supervised用于表格数据的 AutoML 的 Python 包,包含特征工程、超参数调优、解释以及自动文档生成功能PythonMIT · 宽松,可直接商用名次历史不足3,307
5apache / hamiltonApache Hamilton 帮助数据科学家和工程师定义可测试、模块化、自记录的数据流,对谱系/跟踪和元数据进行编码。在 Python 所在的任何地方运行和扩展。Jupyter NotebookApache-2.0 · 宽松,可直接商用名次历史不足2,624
6feature-engine / feature_engine与 sklearn 兼容的特征工程和选择开源 Python 库。PythonBSD-3-Clause · 宽松,可直接商用名次历史不足2,295
7featureform / featureform虚拟特征存储。将您现有的数据基础设施转变为特征存储。GoMPL-2.0 · 需开源衍生作品不活跃名次历史不足1,991
8logicalclocks / hopsworksHopsworks - 具有特征存储的数据密集型人工智能平台JavaAGPL-3.0 · 需开源衍生作品不活跃名次历史不足1,310
9Diyago / Tabular-data-generation我们熟知 GAN 在真实图像生成方面的成功。然而,它们可以应用于表格数据生成。我们将回顾和研究一些最近关于表格 GAN 实际应用的论文。PythonApache-2.0 · 宽松,可直接商用不活跃名次历史不足570
10Desbordante / desbordante-coreDesbordante 是一款高性能数据分析器,能够使用各种算法发现数据中的许多不同模式。它还允许使用这些算法运行数据清理场景。 Desbordante 有控制台版本和易于使用的 Web 应用程序。C++AGPL-3.0 · 需开源衍生作品名次历史不足517
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