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k-means-constrained

K均值聚类算法的约束优化实现

k-means聚类算法机器学习数据挖掘PythonGithub开源项目

k-means-constrained库为K均值聚类算法引入了簇大小约束功能。它巧妙地将簇分配问题转化为最小成本流问题，并借助Google OR-Tools的C++实现高效求解。作为scikit-learn KMeans的扩展，该库保持了兼容的API设计，适合需要精确控制簇规模的聚类应用场景。支持Python 3.8+环境，可通过pip便捷安装。

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介绍相关项目
labelCloud - 多功能3D点云标注工具 支持多种文件格式
3D边界框GithubPythonlabelCloud开源项目标注工具点云
labelCloud是一个开源的3D点云标注工具，用于在点云数据中标注3D边界框。该工具提供拾取和跨度两种标注模式，支持多种点云文件格式的导入和标签格式的导出。此外，labelCloud还具备基于边界框的语义分割功能。其轻量级设计和灵活的配置使其适用于多种3D对象检测场景。
xorbits - 轻松扩展数据科学与机器学习工作负载的开源框架
GithubPython APIXorbits大数据处理开源计算框架开源项目机器学习
Xorbits 是一款开源计算框架，旨在简化数据科学和机器学习任务的扩展。从数据预处理到模型部署，Xorbits 支持整个流程。它可以利用多核或GPU加速单机计算，或扩展至数千台机器，以处理TB级数据和大型模型的训练。Xorbits 提供兼容 pandas、NumPy、PyTorch 和 XGBoost 等库的 Python API，无需深入了解基础设施即可完成工作负载扩展。
skweak - Python开源工具助力NLP弱监督学习
GithubNLPskweak开源项目弱监督标注函数聚合模型
skweak是一个基于Python的开源工具包，通过弱监督方法解决NLP中标注数据稀缺问题。用户可定义多个标注函数自动标注文档，并聚合结果生成标注语料库。支持序列标注和文本分类，提供简洁API快速实现标注功能。与SpaCy集成，易于融入现有NLP流程。适用于资源匮乏语言、特定任务标签等场景，是NLP项目的有力助手。
pytorch-minimize - PyTorch多变量函数优化工具集
GithubPyTorch优化函数求解开源项目最小化自动微分
pytorch-minimize是PyTorch生态系统中的多变量函数优化工具集。它集成了BFGS、共轭梯度法和牛顿法等多种算法,支持CPU和GPU运算。该库利用自动微分技术计算精确导数,无需手动提供梯度。此外,它还提供约束优化和非线性最小二乘问题的解决方案,为确定性优化任务提供自动梯度计算和GPU加速支持。
mango - 机器学习超参数并行优化库
GithubMango并行优化开源项目搜索空间调度器超参数调优
Mango是一个专注于机器学习超参数优化的Python库。它支持在复杂搜索空间中进行并行优化,适用于连续、离散和类别值。该库特点包括简便的搜索空间定义、先进的无梯度优化算法、模块化调度设计和应用层故障检测。Mango可部署于本地、集群或云环境,在普通硬件上也能实现良好扩展性。通过在实际生产环境中的持续应用和改进,Mango不断增添新功能。
Data-science - 数据科学项目的综合资源库和实践指南
GitHubGithubMLOpsPython开源项目数据科学机器学习
Data-science项目汇集了丰富的数据科学资源，涵盖MLOps、数据管理、测试和生产力工具等领域。通过文章、代码和视频教程，该项目全面展示了数据科学工作流程，从项目管理到部署。它为数据科学家和机器学习工程师提供了提高效率、构建可靠项目的实用指南。
dask - 开源灵活的并行计算库 助力大规模数据分析
DaskGithubPython库并行计算开源开源项目数据分析
Dask是一个开源的灵活并行计算库，专为大规模数据分析设计。它支持多种数据结构和算法，与NumPy、Pandas等Python数据科学工具无缝集成。Dask提供高效的并行计算能力，能处理超出单机内存的大型数据集，适用于数据科学、机器学习等领域。活跃的社区支持进一步增强了其在数据分析中的应用价值。
pykeen - 知识图谱嵌入和评估的Python开源库
GithubPyKEENPython安装嵌入模型开源项目知识图谱
PyKEEN是一个专为知识图谱嵌入设计的Python开源库，支持多模态信息的训练与评估。通过pipeline函数提供高层次的可扩展功能，可以轻松训练和评估模型。内置37个数据集和多个模型，支持自定义数据集和模型扩展。集成了Optuna和PyTorch Lightning，适用于多种训练循环和评估方法。访问https://pykeen.readthedocs.io了解更多信息。
SupContrast - 监督对比学习框架增强视觉表征
GithubSupContrast图像分类对比学习开源项目损失函数监督学习
SupContrast是一个开源的监督对比学习框架，致力于提升视觉表征学习效果。该项目实现了监督对比学习和SimCLR算法，在CIFAR数据集上展现出色性能。它提供简洁的损失函数实现，支持自定义数据集，并附有详细运行指南和可视化结果。在ImageNet上，SupContrast实现了79%以上的Top-1准确率。这一工具为计算机视觉领域的研究和应用提供了重要支持。
kaito - Kubernetes集群AI/ML模型自动化部署与管理工具
AIGPUGithubKubernetes大型模型开源项目自动化
Kaito是一款专为Kubernetes集群设计的AI/ML模型自动化管理工具。它支持falcon和phi-3等开源大模型，通过容器镜像管理模型文件，提供预设配置，自动配置GPU节点，并利用Microsoft Container Registry托管模型镜像。Kaito显著简化了在Kubernetes环境中部署和管理大型AI推理模型的过程，为开发者和运维人员提供了高效、便捷的解决方案。
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