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mlr3

现代化的R语言机器学习框架

mlr3机器学习R语言数据分析模型训练Github开源项目

mlr3是一个现代化的R语言机器学习框架，专注于高效和面向对象的设计。它提供构建机器学习模型的基本组件，支持分类、回归等任务，并具有良好的可扩展性。该框架利用R6类和data.table实现清晰的面向对象设计和快速数据处理。mlr3提供交叉验证等重采样方法和丰富的性能评估指标。作为mlr的继任者，mlr3克服了前身的局限性，为研究人员和数据科学家提供更灵活、更易维护的机器学习工具。

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介绍相关项目
mlr - R语言的综合机器学习工具包
GithubR语言mlr开源项目数据分析机器学习算法
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。
keras3 - R语言高级神经网络接口 快速构建深度学习模型
APIGithubKerasR语言开源项目深度学习神经网络
keras3是R语言的高级神经网络接口，专注于快速实验和构建深度学习模型。它支持CPU和GPU无缝运行，提供用户友好的API。项目内置支持卷积网络和循环网络，支持多种网络架构。keras3适用于构建各类深度学习模型，帮助研究人员快速将想法转化为结果。
modeltime - R语言时间序列预测框架 整合机器学习与传统方法
GithubR语言modeltime工作流开源项目时间序列预测机器学习
modeltime是R语言的时间序列预测框架，简化了预测工作流程，整合机器学习和传统分析方法。支持ARIMA、ETS、Prophet等模型，可与tidymodels生态系统集成。通过6步流程，用户可快速构建、评估和部署预测模型，适用于高性能时间序列分析。框架还包括modeltime.h2o用于AutoML、modeltime.gluonts用于深度学习，以及modeltime.ensemble用于集成预测。这些组件共同构成了一个全面的时间序列分析生态系统，为不同规模和复杂度的预测任务提供解决方案。
machinelearning - 跨平台开源框架，简化.NET应用中的模型开发与部署
GithubML.NET开源框架开源项目机器学习模型训练自定义模型
ML.NET是一个跨平台的开源机器学习框架，使开发者无需机器学习经验即可在.NET应用中构建、训练和部署定制模型。它支持从文件和数据库加载数据，并进行数据转换，具备多种机器学习算法。ML.NET适用于分类、预测和异常检测等多种场景，并兼容TensorFlow和ONNX模型，扩展性强。支持Windows、Linux和macOS操作系统，以及ARM64和Apple M1处理器架构。
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。
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。
mlrun - MLRun简化机器学习应用的全生命周期管理
GithubMLOpsMLRun开源项目数据处理机器学习模型部署
MLRun是一个开源MLOps平台，集成项目管理、数据处理、模型开发、部署和监控功能。它支持多种开发环境，简化了机器学习应用的构建和管理流程，缩短了从开发到生产的周期。MLRun促进了跨团队协作，提高了机器学习项目的效率和可扩展性。MLRun提供了全面的MLOps解决方案，包括特征存储、模型训练、服务部署和应用监控。它自动化了数据和模型的生命周期管理，简化了机器学习工作流程。通过整合各个开发阶段，MLRun帮助团队更快地将机器学习模型转化为生产级应用。
MLJ.jl - Julia生态系统中全面的机器学习工具箱
GithubJuliaMLJ元算法开源项目机器学习模型选择
MLJ.jl是Julia语言生态系统中的机器学习工具箱，集成了约200个机器学习模型，提供统一接口和元算法。支持模型选择、调优、评估和组合等功能，适用于机器学习研究和应用。该项目由Alan Turing研究所发起，获得新西兰战略科学投资基金资助，为用户提供完善的文档和贡献指南。
openmlsys-zh - 现代机器学习系统设计与实现全面指南
GithubOpenMLSys实现经验开源项目机器学习系统设计原理
该开源项目全面介绍现代机器学习系统的设计和实现，涵盖编程接口、计算图、编译器技术、硬件加速等核心内容。同时探讨推荐系统、联邦学习、强化学习等前沿领域的系统实现。项目内容适合学生、研究人员和开发者，有助于读者深入理解机器学习系统，提升实际应用和开发能力。
ml-course - Andrew NG机器学习MOOC课程的R语言编程练习实现
Andrew NGGithubMOOCR语言开源项目机器学习编程练习
该开源项目在GitHub上为Andrew NG教授的机器学习MOOC课程提供R语言版本的编程练习代码。包含练习说明、启动代码和解决方案,使学习者能用免费的R软件替代MATLAB/Octave完成作业。项目还提供依赖包安装和作业提交指南,帮助学习者顺利完成这门机器学习入门课程。
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