6 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesTabular Data Preprocessing
Prepares structured data by categorifying categorical variables, filling missing values, and normalizing continuous columns for deep learning.
Distinct from Tabular Predictive Models: Distinct from Tabular Predictive Models: focuses on data preparation and preprocessing steps, not the predictive modeling itself.
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Awesome Tabular Data Preprocessing GitHub Repositories
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- jack-cherish/machine-learning
Jack-Cherish/Machine-Learning
10,333GitHub पर देखेंThis project is a collection of supervised and unsupervised machine learning algorithms implemented from scratch using Python. It serves as an educational resource for studying model training, parameter optimization, and the implementation of core predictive models. The library provides a variety of supervised learning tools, including linear and logistic regression, decision trees, and support vector machines. It also features unsupervised learning capabilities for discovering patterns in unlabeled datasets through clustering algorithms. Broad capability areas include ensemble learning thro
Converts raw text files into feature matrices and label vectors for use in classifiers.
Pythonadaboostadaboost-algorithmdecision-tree - lyhue1991/eat_tensorflow2_in_30_days
lyhue1991/eat_tensorflow2_in_30_days
9,933GitHub पर देखेंThis project is a structured learning curriculum and technical reference for mastering deep learning with TensorFlow. It provides a comprehensive guide for building, training, and deploying neural networks, combining theoretical fundamentals with practical implementation examples. The repository distinguishes itself by covering the end-to-end machine learning workflow, from low-level tensor mathematics and linear algebra to the creation of complex model architectures. It includes specific guidance on developing data pipelines for diverse data types, such as images, text, and time-series seque
Prepares structured tabular data using one-hot encoding, missing value imputation, and normalization.
Pythontensorflowtensorflow-examplestensorflow-tutorial - rapidsai/cuml
rapidsai/cuml
5,209GitHub पर देखेंcuml, एक GPU-एक्सेलेरेटेड मशीन लर्निंग लाइब्रेरी और फ्रेमवर्क है जो टैबुलर डेटा प्रीप्रोसेसिंग और मॉडल निष्पादन को गति देने के लिए CUDA का उपयोग करता है। यह NVIDIA GPUs और GPU क्लस्टर्स पर क्लासिफिकेशन, रिग्रेशन और क्लस्टरिंग मॉडल्स को प्रशिक्षित और डिप्लॉय करने के लिए टूल्स का एक सूट प्रदान करता है। लाइब्रेरी को स्केलेबिलिटी के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो एक डिस्ट्रिब्यूटेड GPU मशीन लर्निंग वातावरण प्रदान करती है जो सिंगल-डिवाइस मेमोरी से अधिक डेटासेट्स को संभालने के लिए हार्डवेयर एक्सेलेरेटर्स और नोड्स में गणना और डेटा फैला सकती है। यह मानक एस्टिमेटर इंटरफ़ेस को मिरर करती है ताकि मौजूदा वर्कफ़्लो के भीतर CPU-आधारित मॉडल्स को GPU-एक्सेलेरेटेड वर्शन्स के साथ बदला जा सके। प्रोजेक्ट मशीन लर्निंग क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करता है, जिसमें सुपरवाइज्ड लर्निंग, अनसुपरवाइज्ड क्लस्टरिंग, नियरेस्ट नेबर सर्च और हाई-डायमेंशनल डाइमेंशनलिटी रिडक्शन शामिल है।
Provides hardware-accelerated cleaning and transformation of structured tabular data for machine learning.
Python - fastai/course-v3
fastai/course-v3
4,914GitHub पर देखेंयह रिपॉजिटरी एक व्यापक शैक्षिक कार्यक्रम और डीप लर्निंग फ्रेमवर्क है, जिसे नोटबुक और कोड उदाहरणों के माध्यम से PyTorch का उपयोग करके व्यावहारिक डीप लर्निंग सिखाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह न्यूरल नेटवर्क बनाने, प्रशिक्षित करने और डिप्लॉय करने के लिए एक हाई-लेवल लाइब्रेरी के रूप में कार्य करता है। यह प्रोजेक्ट कंप्यूटर विज़न, नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग और टैबुलर डेटा प्रीप्रोसेसिंग के लिए विशेष टूलकिट प्रदान करता है। यह डिस्क्रिमिनेटिव लर्निंग रेट्स, ट्रेनिंग लॉजिक को कस्टमाइज़ करने के लिए टू-वे कॉलबैक सिस्टम और हाई-लेवल लर्नर एब्स्ट्रैक्शन जैसे उन्नत ट्रेनिंग कंट्रोल्स के माध्यम से खुद को अलग करता है। यह प्रोजेक्ट Jupyter Notebooks की एक श्रृंखला के रूप में उपलब्ध है।
A system for handling structured data through categorical encoding, missing value imputation, and continuous variable normalization.
Jupyter Notebookdata-sciencedeep-learningfastai - fastai/course22
fastai/course22
3,398GitHub पर देखेंThis is a structured deep learning curriculum for programmers, delivered as a collection of Jupyter notebooks. It teaches the fundamentals of training neural networks for computer vision, natural language processing, tabular data analysis, and collaborative filtering using PyTorch and the fastai library. The course is designed to be hands-on, guiding learners from building a training loop from scratch to fine-tuning pretrained models for a variety of practical tasks. The curriculum distinguishes itself by covering the full lifecycle of a deep learning project, from data preparation and augmen
Provides data preprocessing pipelines for tabular data including categorical encoding, missing value imputation, and normalization.
Jupyter Notebookdeep-learningfastaijupyter-notebooks - hosseinmoein/dataframe
hosseinmoein/DataFrame
2,917GitHub पर देखेंDataFrame is a C++ tabular data library and manipulation engine designed for managing heterogeneous data in contiguous memory. It functions as a statistical analysis framework and time series analysis toolkit, providing the means to store, index, and transform multidimensional datasets. The project distinguishes itself through a high-performance execution model that utilizes column-major storage, SIMD-aligned memory allocation, and a thread-pool for parallel computations. It employs a visitor-based algorithm dispatch system and policy-driven transformations to decouple data processing logic f
Implements tools for handling missing values, removing outliers, and normalizing continuous columns in structured data.
C++aicppdata-analysis
