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3—Jjphall663 / awesome-machine-learning-interpretability精选的负责任的机器学习资源列表。未知CC0-1.0 · 宽松，可直接商用名次历史不足4,083630——2026-06-03
5—Mmicrosoft / tensorwatchPython 机器学习和数据科学的调试、监控和可视化Jupyter NotebookMIT · 宽松，可直接商用名次历史不足3,479362——2026-03-30
6—AAstraZeneca / awesome-explainable-graph-reasoning与图机器学习的可解释性相关的研究论文和软件的集合。未知Apache-2.0 · 宽松，可直接商用名次历史不足1,993137——2022-04-04
7—Ccsinva / imodels可解释的 ML 包🔍，用于简洁、透明和准确的预测建模（与 sklearn 兼容）。Jupyter NotebookMIT · 宽松，可直接商用名次历史不足1,631149——2026-10-30
9—Mmdipietro09 / DataScience_ArtificialIntelligence_Utils数据科学项目和人工智能用例示例Jupyter Notebook未知 · 限制商用 / 未知名次历史不足561290——2023-07-25
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