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Lihang ist eine Bibliothek und ein Framework für statistische Lernalgorithmen, das Implementierungen von überwachten und unüberwachten Machine-Learning-Modellen bereitstellt. Es fungiert als Referenz-Repository, das statistische Lerntheorien in ausführbaren Code für Datenklassifizierung und Mustererkennung übersetzt. Das Projekt bietet spezialisierte Tools für die Implementierung probabilistischer Modelle unter Verwendung von Likelihood-Schätzung und Bayes-Methoden zur Bestimmung optimaler Modellparameter. Es enthält ein Tool zur sequenziellen Datenmarkierung für die Identifizierung von Mustern in geordneten Datensequenzen und unterstützt sowohl lineare als auch nicht-lineare binäre Klassifizierung. Das Framework deckt ein breites Spektrum an Machine-Learning-Funktionen ab, einschließlich unüberwachter Datenanalyse für Clustering und Themenanalyse sowie eine Pipeline für den automatisierten Abruf akademischer Bibliografien und Referenzmaterialien. Das Projekt integriert interaktive Notebooks für iterative Datenanalyse und Modellverifizierung.