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Datumbox开源机器学习和统计框架

开源项目 Datumbox 机器学习框架 Java 开源 Apache许可证 Github

Datumbox是一个Java编写的开源框架，支持多种机器学习算法和统计方法，能够处理大规模数据集。它包含已实现的多种算法、预训练模型和丰富的代码示例，帮助用户快速进行情感分析、主题分类、垃圾邮件检测等任务。该框架使用语义版本控制，最新版本可通过Maven Central获取。用户可以通过官方博客和示例了解更多使用方法。有关Bug报告或代码贡献，请访问GitHub仓库。

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Awesome Machine Learning项目汇集了按编程语言分类的机器学习开源资源。涵盖计算机视觉、自然语言处理、深度学习等领域的框架、库和工具,涉及Python、Java、C++等多种语言。此外还收录相关书籍、课程和博客,为机器学习从业者提供全面参考。项目保持活跃更新,欢迎社区贡献优质资源。

tribuo - 提供分类、回归、聚类、异常检测和多标签分类的Java机器学习库

GithubJavaTribuo分类回归开源项目机器学习

Tribuo是一个用于分类、回归、聚类、异常检测和多标签分类的Java机器学习库。它提供加载、特征处理和数据转换的完整解决方案，并包括评估所有预测类型的类。Tribuo支持通过配置文件重复构建模型，并允许模型序列化以便跨平台部署。该库还集成了TensorFlow、ONNX和XGBoost等流行机器学习工具，并兼容多种Java平台版本。该项目由Oracle Labs领导，欢迎社区贡献。

fondant - 旨在协同构建和共享数据集的开源数据框架

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Fondant是一个开源数据框架，旨在协同构建和共享数据集。它允许用户无需移动源数据即可进行数据初始化、处理和加载，支持可插拔的工作流、自定义组件以及版本追踪与数据浏览。Fondant适用于跨云端环境（如Google Cloud的Vertex和AWS的Sagemaker），使数据处理简单、可扩展，是生产环境中处理和共享数据集的理想选择。

awesome-datascience - 一个综合的数据科学学习和应用平台

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此开源项目提供了一个综合的数据科学学习和应用平台，适合初学者和专业人士。包括算法、课程、教程及工具等内容，旨在帮助用户通过数据科学技术解决现实问题。

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Omega-AI - Java深度学习框架，支持多模型构建与GPU加速

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data-juicer - 大语言模型数据处理系统，提供多模态数据支持

Data-JuicerGithub多模态数据处理大规模语言模型开源项目数据处理数据模型协同开发

Data-Juicer 是一款强大的一站式数据处理系统，专为大语言模型设计。它支持多模态数据处理，具有80多种操作符和20多个配置方案，提供高效且并行的数据处理能力。其友好的用户体验和全面的文档，使其成为生产环境中的优选方案。

Daetama - 专业数据科学备考学习平台

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Daetama是一个专注于数据科学备考的在线学习平台。平台提供全面的备考资源和工具，涵盖数据分析、机器学习等核心领域，帮助学习者掌握数据科学关键技能。通过精心设计的课程内容、实践练习和个性化学习路径，Daetama为用户提供针对性的学习体验，支持他们在数据科学考试和职业发展中不断进步。

ML-ProjectKart - 机器学习和人工智能的优质开源项目集合

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