Awesome Data Science in Python | 一文整理Python常用数据科学第三方模块 - λ and τ - SegmentFault 思否
1. 机器学习
EDA
lantern特征工程
yellowbrick Featuretools模型解释
SHAP Lime通用
Scikit-learn自动化机器学习
mljar-supervised2. 统计方法
通用
StatsModels：通用概率派 Scipy：含常见分布、统计量计算 pyro：基于pyTorch的通用统计模型库
Edward：基于tensorflow的通用统计模型库
贝叶斯
PyStan：贝叶斯模型(stan实现)
pymc3/pymc4(还在pre-release版本)：贝叶斯模型(theano/tensorflow实现)
3. 特殊算法集
时间序列
pyflux：实现常用时间序列模型
Prophet：基于强解释的GAM(线性可加模型)
生存模型
Lifetimes
聚类
hdbscan
网络
networkX
GBM
CatBoost：对类别变量比较友好
xgboost
LightGBM
4. 可视化
plotnine
Seaborn
plotly
altair
5. NLP
通用
spaCy
nltk
主题模型
gensim
常用Embedded集
fastText
6. ETL
bubbles
7. 因果推理
DoWhy
8. 符号运算
SymPy - 上一篇：百页机器学习小书翻译活动·正式启动 - 龙哥盟 - SegmentFault 思否
- 下一篇：ApacheCN 编程/大数据/数据科学/人工智能学习资源 2019.6 - 龙哥盟 - SegmentFault 思否
相关文章
图文推荐
- 文章
- 推荐
- 热门新闻