SmirkCao/Lihang
Lihang
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.
Features
- Statistical Learning Implementations - Translates established statistical learning theory and academic texts into executable machine learning algorithms.
- Parameter Estimation Methods - Implements likelihood and Bayesian calculation methods to determine optimal weights for probabilistic models.
- Probabilistic Modeling - Implements probabilistic models for classification and inference using Bayesian statistical approaches.
- Supervised Learning Frameworks - Implements models for classifying data and labeling sequences using supervised learning on labeled datasets.
- Classification Boundaries - Implements decision boundaries for binary data classification using linear and non-linear mapping functions.
- Sequential Pattern Analysis - Processes ordered data streams using statistical models to identify patterns and assign tags.
- Sequence Labeling - Implements statistical models for tagging individual tokens within ordered data sequences.
- Sequential Data Classification - Implements statistical models for identifying patterns and tagging information in ordered data sequences.
- Supervised Classification - Implements binary classification models to sort data into two categories using linear and non-linear techniques.
- Unsupervised Learning - Provides tools for clustering, dimensionality reduction, and topic analysis to discover patterns in unlabeled data.
