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rb-libsvm

Ruby语言的LIBSVM机器学习库封装

rb-libsvm(当前版本3.24)是一个封装LIBSVM库的Ruby gem包,为Ruby开发者提供支持向量机(SVM)功能。它无需额外依赖,通过简洁API实现SVM模型的训练和预测。该项目适用于Ruby环境下的机器学习任务,可应用于数据分析和人工智能领域。rb-libsvm集成了LIBSVM核心功能,支持多类分类、回归和分布估计等功能,在文本分类等场景中表现出色。它是Ruby环境中进行高效机器学习的有力工具,为数据科学和人工智能应用提供了强大支持。

pattern_classification - 机器学习和模式分类资源集合
Github开源项目数据预处理机器学习模型评估模式分类聚类分析
该项目汇集了机器学习和模式分类领域的全面资源。内容包括教程、示例代码、数据集、工具和技术说明等。涵盖数据预处理、特征选择、多种算法实现等方面。还提供数据可视化案例、统计模式分类研究、相关书籍和讲座资料。适合学习和应用机器学习技术的研究者和从业者参考使用。
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。
R - R语言算法库,统计计算与数据分析的开源实现
GithubR语言TheAlgorithms开源软件开源项目数据分析统计计算
The Algorithms - R 项目是一个综合性的R语言算法库,专注于统计计算和数据分析。它提供了广泛的算法实现,包括统计分析、数据挖掘和机器学习等领域。项目以开源方式运作,欢迎开发者贡献新算法或优化现有代码,支持R语言社区的技术交流和创新。作为一个遵循MIT许可的开源项目,它为R语言使用者提供了宝贵的学习和实践资源。
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。
scikit-learn - Python机器学习的核心工具库
GithubPythonscikit-learn开源项目数据科学机器学习
scikit-learn是基于SciPy构建的Python机器学习库,提供高效的数据挖掘和分析工具。支持分类、回归、聚类等多种机器学习任务,自2007年启动以来由志愿者维护,已成为广受欢迎的开源项目。其特点包括易用性、高性能和完善的文档,在学术和工业领域得到广泛应用。
dry-monads - Ruby函数式编程工具包 增强代码健壮性和可读性
GithubRubydry-monadsgem开源项目文档
dry-monads是一个Ruby gem,为开发者提供函数式编程工具。它引入monads概念,用于处理错误、空值和副作用,有助于提高代码健壮性和可读性。支持Ruby 3.0+版本,提供用户文档和API文档。适用于需要改善代码质量的Ruby项目。
vonage-ruby-sdk - Ruby SDK 助力开发者轻松集成 Vonage 通信功能
APIGithubRuby SDKVonageWebhook开源项目认证
Vonage Ruby SDK 为开发者提供了便捷的通信 API 集成解决方案。该 SDK 支持 API 密钥和 JWT 等多种认证方式,涵盖消息发送、验证和语音通话等核心功能。此外,它还集成了日志记录、异常处理和分页等实用特性,有助于提高通信应用的开发效率。
DecisionTree.jl - Julia高效决策树和随机森林算法库
DecisionTree.jlGithubJulia决策树开源项目机器学习随机森林
DecisionTree.jl是一个Julia语言实现的决策树和随机森林算法库,提供分类和回归功能。它支持预剪枝、后剪枝、多线程bagging和自适应提升等技术,可与AutoMLPipeline.jl、MLJ.jl等库集成使用。该库具有高效易用的API,支持交叉验证和特征重要性分析,适用于各类机器学习项目中的决策树相关任务。
ransack - Rails应用搜索功能的轻量级解决方案
GithubRails应用Ransack开源项目搜索功能数据库查询
Ransack是一个开源的Rails搜索gem,基于ActiveRecord,无需额外依赖。它提供基础和高级搜索功能,支持国际化和多样化配置。兼容Rails 7.2至6.1版本,需Ruby 3.1+环境。项目具备详细文档和活跃社区,满足各类Rails网站的搜索需求。
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。
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