classifier

Ruby实现的文本分类和语义分析库

Classifier 贝叶斯分类 LSI 机器学习文本分类 Github 开源项目

Classifier是一个Ruby开源库，实现了贝叶斯分类和潜在语义索引算法。它提供文本分类、语义分析、搜索和聚类功能，适用于多种文本处理任务。该库具有良好的性能和扩展性，同时保持了使用简便性。Classifier提供了详细文档和示例，便于开发者快速上手和集成。

GithubNLPfasttext开源书籍开源项目机器学习自然语言处理

介绍自然语言处理（NLP）的基础知识和实际应用，包括常用数据集、机器学习模型评价方法、词袋模型、TFIDF、Word2Vec、Doc2Vec等技术，以及多层感知机、fasttext和LDA在文档分类和主题建模中的应用。还展示了对美食评语的情感分析，说明了NLP在文本理解与安全领域的重要性。此外，还介绍了一本开源NLP入门书籍的写作和更新过程，适合想深入了解NLP技术的读者。

breast_cancer_classifier - 深度学习模型助力乳腺癌筛查增强放射科医师诊断能力

Deep Neural NetworksGithubPyTorchbreast cancermammographyradiologists开源项目

该开源项目提供基于深度学习的预训练模型，能够提升乳腺癌筛查的准确性。项目包含仅图像和图像+热图两种模型，适用于标准视图的乳腺X光检查，支持GPU加速，使用Python和PyTorch实现，提供详细的示例数据和预测结果。

smile - Java与Scala的高性能机器学习引擎

GithubSmile分类算法开源项目数据可视化机器学习自然语言处理

Smile是一个高效且全面的机器学习系统，支持Java和Scala，包含自然语言处理、线性代数、图形、插值和可视化功能。其先进的数据结构和算法提供卓越性能，涵盖分类、回归、聚类、关联规则挖掘、特征选择、多维缩放、遗传算法、缺失值插补和高效近邻搜索等领域。用户可以通过Maven中央库使用，并在Smile网站找到编程指南和详细信息。

acts_as_indexed - 为Ruby on Rails应用添加简单高效的全文搜索功能

GithubRailsacts_as_indexed全文搜索开源项目插件索引

acts_as_indexed是一个轻量级的Ruby on Rails全文搜索插件。它无需额外依赖，配置简单，支持布尔查询和相关性排序。开发者可以轻松为任意模型添加搜索功能，并根据需求进行灵活配置。该插件还提供分页支持和Heroku兼容性，适用于各种规模的Rails项目。

lucene - Java高性能全功能文本搜索引擎库

Apache LuceneGithubJava库全文搜索引擎开源项目高性能

Apache Lucene是一个Java编写的文本搜索引擎库。它提供索引和搜索功能，支持多种语言和数据格式。Lucene具有可扩展性，适用于不同规模的应用。它支持布尔查询、短语查询、邻近查询等多种查询类型，并提供高效的倒排索引机制。Lucene拥有开源社区，持续更新，并提供开发文档。它可用于构建搜索应用或优化现有系统。

ruby-openai - 将 Ruby 与 OpenAI API 无缝集成，助力多功能 AI 应用的快速开发

APIDALL·EGPT-4oGithubRuby OpenAIWhisper开源项目

ruby-openai，一款专为 Ruby 开发者设计的开源库，支持 OpenAI API 的多种功能，包括文本生成、语音转写和图像生成。此库使开发者能够简单地集成 GPT、Whisper 等多种模型，无需深入掌握底层技术，便可提升应用程序的智能化程度。适合于快速开发和部署，为现代 Ruby 应用提供强大支持。

prophet-ruby - Ruby的Prophet时间序列预测库

GithubProphetRuby开源项目数据分析时间序列预测机器学习

Prophet.rb是Ruby版的时间序列预测库，源自Facebook的Prophet项目。它支持多重季节性、线性和非线性增长、节假日效应，可处理缺失数据。提供简单和高级API，功能包括异常检测、饱和预测、趋势变点分析和模型诊断。Prophet.rb简化了预测、可视化和模型优化流程，适用于各种数据分析和预测任务。

HarmBench-Llama-2-13b-cls - 文本行为分类与上下文分析的前沿方案

GithubHarmBenchHuggingfaceLLM分类器开源项目性能比较模型行为检测

该项目提供一款先进的文本行为分类工具，专为在HarmBench框架中使用而设计，采用Llama-2-13b模型支持标准和上下文行为识别。此工具不仅在文本中检测行为，还能全面分析其上下文。用户可通过官网获得使用指南和示例。经过与现有指标与分类器的比较，该分类器的性能显著优于大多数竞争对手，尤其在与GPT-4进行的性能对比中表现卓越。HarmBench环保倚赖自动化红队评估和分类技术，为用户提供稳定可靠的文本行为分类方案。

thundersvm - GPU加速的开源支持向量机库

GPU加速GithubThunderSVM并行计算开源项目支持向量机机器学习

ThunderSVM是一个开源的支持向量机库，通过GPU和多核CPU加速计算，显著提高SVM训练效率。该库实现了LibSVM的全部功能，支持一类SVM、SVC、SVR和概率SVM等多种模型。ThunderSVM提供Python、R、Matlab和Ruby等多种编程语言接口，跨平台兼容Linux、Windows和MacOS。采用与LibSVM一致的命令行参数，便于用户快速上手。作为高效的SVM实现，ThunderSVM为数据科学家和机器学习研究者提供了强大的工具支持。在某些大规模数据集上，ThunderSVM相比传统SVM实现可实现10-100倍的加速，已被多个知名机器学习项目采用。

amd-full-phonetree-v1 - 提高文本分类效率的少样本学习模型

GithubHuggingfaceLogistic回归SetFit句子变压器对比学习开源项目文本分类模型

SetFit模型利用sentence-transformers/paraphrase-mpnet-base-v2进行句子嵌入，通过对比学习优化，实现少样本学习效率。结合LogisticRegression进行文本分类，可处理最长512词元的序列，支持两类分类，适用于需要精确文本分类的场景，可通过SetFit库轻松使用。

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