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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。

awesome-open-data-centric-ai - 开源工具提升数据驱动的AI构建效率
DCAIData-centric AIGithubRenumicsopen-source工具unstructured data开源项目
该项目提供了多种开源工具,旨在在非结构化数据上实现数据驱动的AI工作流。通过系统地提升训练数据集的质量,可以开发出在实际应用中具备更高价值的AI系统。工具涵盖数据版本控制、嵌入和预训练模型、可视化与交互、异常和噪声检测、可解释性、主动学习等多个类别,且均为活跃维护,适用于日常使用。目标是帮助用户发现并利用这些工具,从而提高AI系统的开发效率和质量。
Awesome-Deep-Graph-Clustering - 最新深度图聚类方法和资源汇总
Github图神经网络图聚类开源项目无监督学习深度学习自编码器
ADGC项目汇集了最新深度图聚类研究成果,包括重构性、对比性和生成性等多种方法的论文、代码和数据集。此外还收录了重要的综述文献,为研究人员提供了全面的深度图聚类资源和最新进展。
ABAGAIL - 功能丰富的Java机器学习算法库
ABAGAILGithub人工智能算法优化算法开源项目机器学习神经网络
ABAGAIL是一个开源Java库,实现了多种机器学习和人工智能算法。它包含隐马尔可夫模型、神经网络、支持向量机、决策树等算法,并提供线性代数、优化和图算法支持。该项目适合喜欢自主实现算法的开发者,提供灵活的定制选项和示例代码,可用于解决离散优化问题和机器学习任务。
WinClip - 先进的零样本和少样本异常检测算法
GithubWinCLIP少样本学习开源项目异常检测计算机视觉零样本学习
WinCLIP是计算机视觉领域的创新零样本和少样本异常检测算法,专注于异常分类和异常分割。该方法在MVTec-AD和VisA数据集上表现出色,在图像级和像素级异常检测任务中均展现优异性能。项目提供完整实现代码,包含环境配置、数据集准备和结果复现指南,为研究人员和开发者提供重要参考,推动了异常检测技术的发展。
OpenRefine - 开源数据处理工具 支持清理转换和增强
GithubJava工具OpenRefine开源软件开源项目数据处理数据清理
OpenRefine是一款开源的数据处理工具,基于Java开发,通过网页浏览器界面实现数据加载、清理、转换和增强。它支持本地操作,保护用户隐私,适合处理复杂数据集。该项目由活跃社区维护,提供详细文档和支持资源,为数据分析和整理提供便利。
commons-math - Java开源数学库 提供高性能科学计算和统计分析工具
Apache Commons MathGithubJava开源项目数学库软件开发
Apache Commons Math是一个功能全面的Java开源数学库,提供高性能的数学和统计计算工具。目前正进行重大更新,将部分功能拆分为独立组件,如Commons Numbers、RNG、Geometry和Statistics,以优化性能和API。该库支持广泛的数学运算,适用于科学计算、数据分析和机器学习等领域。Commons Math以可靠性和灵活性著称,适合开发各类数学应用。
rrd4j - Java实现的高性能时间序列数据管理系统
GithubJavaRRD4J开源项目数据记录时间序列数据绘图系统
RRD4J是一个Java实现的高性能时间序列数据管理系统,功能类似于RRDTool。该系统支持RRD文件的标准操作,如创建、更新、获取、导出和绘图。RRD4J的优势包括文件可移植性、API简洁、支持多种数据源类型(COUNTER、ABSOLUTE、DERIVE、GAUGE)和合并函数(AVERAGE、MIN、MAX、LAST、TOTAL、FIRST)。此外,它还提供MongoDB和Oracle Berkeley DB等多种后端存储选项。作为纯Java实现,RRD4J无需native函数或库,并且与RRDTool文件格式有所区别。RRD4J主要面向了解RRDTool概念但更倾向于使用纯Java实现的开发人员。
anomalize - R语言时间序列异常检测工具
AnomalizeGithubR语言开源项目异常检测数据分析时间序列
anomalize是一个R语言包,用于时间序列异常检测。它提供时间序列分解、异常检测和重组等功能,可有效分离正常数据和异常数据。该工具支持直观的可视化,并可通过清理异常值提高预测准确性。虽然核心功能已被timetk包替代,但anomalize仍保留原有功能以支持现有代码。
awesome-machine-learning - 机器学习框架与资源汇总 多语言开源项目集锦
Github开源项目数据分析机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉
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。
mljar-supervised - 开源自动机器学习框架 简化表格数据建模
AutoMLGithubMLJAR开源项目数据分析机器学习模型训练
mljar-supervised是一个专门用于表格数据的开源自动机器学习框架。它可自动完成数据预处理、模型构建和超参数调优,生成详细的Markdown报告解释每个模型。该框架提供多种工作模式,包括数据解释、生产部署、竞赛优化等。支持多种算法并具备模型集成功能,能有效简化数据科学工作流程,帮助用户快速构建高质量机器学习模型。
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