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Lihang est une bibliothèque et un framework d'algorithmes d'apprentissage statistique fournissant des implémentations de modèles de machine learning supervisés et non supervisés. Il fonctionne comme un dépôt de référence qui traduit les théories de l'apprentissage statistique en code exécutable pour la classification de données et la reconnaissance de formes. Le projet propose des outils spécialisés pour l'implémentation de modèles probabilistes, utilisant l'estimation de vraisemblance et les méthodes bayésiennes pour déterminer les paramètres de modèle optimaux. Il inclut un outil d'étiquetage de données séquentielles pour identifier des modèles dans des séquences de données ordonnées et prend en charge la classification binaire linéaire et non linéaire. Le framework couvre un large éventail de capacités de machine learning, incluant l'analyse de données non supervisée pour le clustering et l'analyse de sujets, ainsi qu'un pipeline pour la récupération automatisée de bibliographie académique et de documents de référence. Le projet intègre des notebooks interactifs pour l'analyse de données itérative et la vérification de modèles.