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Lihang es una librería y framework de algoritmos de aprendizaje estadístico que proporciona implementaciones de modelos de machine learning supervisado y no supervisado. Funciona como un repositorio de referencia que traduce teorías de aprendizaje estadístico en código ejecutable para la clasificación de datos y el reconocimiento de patrones. El proyecto cuenta con herramientas especializadas para la implementación de modelos probabilísticos, utilizando estimación de verosimilitud y métodos bayesianos para determinar los parámetros óptimos del modelo. Incluye una herramienta de etiquetado de datos secuenciales para identificar patrones en secuencias de datos ordenadas y admite clasificación binaria tanto lineal como no lineal. El framework cubre una amplia gama de capacidades de machine learning, incluyendo análisis de datos no supervisados para clustering y análisis de temas, así como un pipeline para la recuperación automatizada de bibliografía académica y materiales de referencia. El proyecto integra notebooks interactivos para el análisis iterativo de datos y la verificación de modelos.