elki

Java开源数据挖掘框架聚焦聚类和异常检测研究

ELKI是一个Java开源数据挖掘框架，重点研究聚类分析和异常检测算法。该框架提供了众多可参数化的算法和数据索引结构，以提升性能和扩展性。ELKI采用模块化设计，方便研究人员和学生进行扩展，并鼓励贡献新方法。作为一个公平、实用的算法评估和基准测试平台，ELKI支持多种数据类型、距离度量和文件格式。

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介绍相关项目

elasticsearch-java - Java客户端提供强类型API和流畅DSL实现Elasticsearch数据管理

ElasticsearchGithubJava客户端开源项目数据搜索文档管理索引操作

elasticsearch-java是Elasticsearch的官方Java客户端，为所有Elasticsearch API提供强类型请求和响应。其采用构建器模式设计，支持嵌套对象的lambda构建，实现DSL风格代码。该客户端兼容当前维护的Java版本，支持与Elasticsearch的向前兼容通信。它简化了索引创建、文档管理、搜索等操作，为Java开发者提供了高效的Elasticsearch数据处理工具。

great-open-source-project - GitHub和Gitee优质开源项目汇集平台

GitHubGithubJava前端技术开源项目编程语言

平台专注于收集GitHub和Gitee两大代码托管平台的优质开源项目,涵盖范围广泛,包括主流编程语言、开发框架、实用工具等。通过定期更新和系统整理,为开发者提供一站式的技术资源库,助力探索前沿技术和最佳实践。用户可直接在线浏览和体验这些精选项目。

elide - Java库Elide加速Web和移动应用API开发

API开发ElideGithubGraphQLJSON API开源项目数据安全

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awesome-elasticsearch - Elasticsearch资源大全与实践指南

ElasticsearchGithubKibana开源项目搜索引擎数据可视化日志分析

这是一个全面的Elasticsearch资源汇总项目，涵盖了书籍、工具、插件和教程等多方面内容。项目为开发者和运维人员提供了关于Elasticsearch安装配置、性能调优和安全防护等方面的学习和实践资料。此外，项目还收录了多个实用的开源工具和扩展，有助于更好地管理和使用Elasticsearch。对于有意深入学习和应用Elasticsearch的人士而言，该项目是一个极具参考价值的资源库。

djl-demo - 深度Java库示例集，推理、训练到多平台深度学习应用

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mlr - R语言的综合机器学习工具包

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mlr是一个功能丰富的R语言机器学习框架，为分类、回归、聚类和生存分析等任务提供标准化接口。它支持模型重采样、超参数优化和特征选择，并具备可视化和并行计算能力。尽管已停止新功能开发，mlr仍是一个成熟稳定的工具包，适用于多种数据分析场景。

alibi-detect - 专注异常值、对抗性和漂移检测的开源Python库

Alibi DetectGithub对抗检测开源项目异常检测机器学习监控漂移检测

alibi-detect是一个开源的异常值、对抗性和漂移检测Python库。它为表格数据、文本、图像和时间序列提供在线和离线检测器。库中包含多种算法,如用于异常检测的孤立森林、马氏距离和自编码器,以及用于漂移检测的KS检验和MMD。alibi-detect兼容TensorFlow和PyTorch,并具有内置预处理功能,可检测各种类型的数据漂移。

awesome-opensource-data-engineering - 全面的数据工程开源项目资源库

Github开源开源项目数据分析数据处理数据工程数据管理

该资源库汇集了数据工程领域的开源项目，覆盖数据分析、业务智能、数据湖和数据治理等方面。包含Apache Spark、Flink等分析工具，Debezium、Kafka等数据捕获和消息系统，以及各种数据格式、集成工具和工作流管理系统。为数据工程实践提供了全面的开源解决方案参考。

cleanlab - 开源工具自动检测和优化机器学习数据集

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cleanlab是一款开源的数据中心AI工具包，能够自动检测机器学习数据集中的标签错误、异常值和重复项等问题。该工具适用于图像、文本和表格等各类数据，并支持所有机器学习模型。除了发现数据问题，cleanlab还可以训练更稳健的模型，评估数据质量。基于可靠的理论基础，cleanlab运行高效，操作简便，是优化数据质量和提升模型性能的实用工具。

h2o-3 - 支持多编程语言的高性能内存中分布式机器学习平台

GithubH2O-3分布式机器学习开源资源开源项目模型部署算法

H2O-3是一个支持多编程语言的高性能内存中分布式机器学习平台，提供广泛的算法如GLM、随机森林、深度神经网络等，并可扩展以添加自定义算法。平台与Hadoop和Spark等大数据技术完美整合，可通过POJO或MOJO格式轻松导出模型至生产环境，适合各类数据科学家在大数据场景下进行机器学习开发。

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