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smile

Java与Scala的高性能机器学习引擎

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。

spark - 统一分析引擎 支持多语言API及丰富工具集
Apache SparkGithub分布式计算大数据处理开源项目数据分析机器学习
Apache Spark是一个大规模数据处理的统一分析引擎,提供Scala、Java、Python和R的高级API。它支持多种高级工具,如Spark SQL、pandas API on Spark、MLlib、GraphX和Structured Streaming,分别用于SQL查询、pandas操作、机器学习、图处理和流处理。Spark的优化引擎支持通用计算图,适用于多种大数据分析场景。
mleap - 快速部署机器学习流水线与算法的实用工具包
GithubMLeapScikit-learnSpark开源项目性能机器学习数据管道
MLeap提供高性能、便携、易于集成的生产库,支持将Spark和Scikit-learn的机器学习流水线导出为便携格式并执行。通过其执行引擎和序列化格式,数据科学家和工程师可以无需依赖Spark或Scikit-learn环境,将数据流水线和算法轻松部署到生产环境中。MLeap支持多种序列化格式(如JSON、Protobuf),并与现有技术高度集成,提供用户灵活定制数据类型和转换器的能力。
scicloj.ml - Clojure机器学习生态系统 强大灵活的数据科学工具
ClojureGithubpipelines开源项目数据处理机器学习模型训练
Scicloj.ml是一个为Clojure语言打造的全面机器学习生态系统。它整合了多个成熟的数据科学库,提供标准化的分类、回归和无监督学习模型接口。该库支持数据驱动的机器学习流水线构建,内置复杂的交叉验证功能,并具备灵活的开放架构,可轻松集成各类ML模型。Scicloj.ml还提供丰富的数据预处理工具,并允许通过回调机制实现实验跟踪,为Clojure开发者提供了强大而灵活的机器学习解决方案。
SynapseML - 简化大规模机器学习管道的开源工具
Apache SparkGithubSynapseML开源项目异常检测文本分析机器学习
SynapseML是一个开源库,旨在简化大规模机器学习管道的创建。它提供简单、可组合和分布式的API,支持文本分析、视觉处理、异常检测等多种任务。基于Apache Spark,SynapseML与SparkML/MLLib共享相同的API,能够无缝集成到现有的Spark工作流中。该库支持Python、R、Scala、Java和.NET,适用于各种数据库和云数据存储,助力构建智能系统。
djl - 简洁易用的Java深度学习框架,支持多引擎切换
Deep Java LibraryGithubJava框架开源开源项目机器学习深度学习
Deep Java Library (DJL) 是一个开源、高级、与深度学习引擎无关的Java框架,提供简单易用的深度学习体验。Java开发者无需成为机器学习专家即可使用现有技能构建、训练和部署模型。DJL支持自动选择CPU/GPU并提供最佳性能,用户可以随时在项目中切换引擎。其符合人体工程学的API接口指导用户完成深度学习任务,支持从模型加载到训练和推理的全流程操作,简化深度学习模型的集成。
datumbox-framework - Datumbox开源机器学习和统计框架
Apache许可证DatumboxGithubJava开源开源项目机器学习框架
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。
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。
singa - 高效的分布式深度学习系统,支持多平台快速部署
Apache SINGAGithub分布式系统安装开源项目深度学习示例
Apache SINGA是一个高效的分布式深度学习系统,支持快速安装和多平台构建。提供丰富的示例和开发资源,可以在最新文档和代码分析中了解更多信息,并通过JIRA提交问题反馈。探索如何利用Apache SINGA实现高效的深度学习解决方案。
deeplearning4j - 多语言与硬件兼容的JVM深度学习框架
DataVecEclipse Deeplearning4JGithubND4JSameDiff开源项目深度学习
DL4J生态系统为JVM应用提供全方位深度学习支持,覆盖数据预处理、模型构建与优化。支持多种编程语言和硬件平台,包括DL4J、ND4J、SameDiff和DataVec模块,兼容Keras和TensorFlow模型并支持分布式训练。适用于Windows、Linux和macOS,提升JVM深度学习应用能力。了解更多信息,请访问官方文档。
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。
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