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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mlcourse.ai - 综合性机器学习在线课程理论实践并重

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mlcourse.ai是OpenDataScience推出的开放式机器学习课程,涵盖数据分析到梯度提升等10个主题。课程通过理论讲解与实践作业相结合,帮助学习者掌握机器学习技能。提供多语言学习资源,包括文章、视频和编程作业,支持自定进度学习。另有付费作业包供选择,进一步提升学习效果。

mlimpl - 全面的机器学习和深度学习算法实现库

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mlimpl提供了多种机器学习、深度学习和强化学习算法的实现。从线性回归、决策树到CNN、GAN、LSTM等深度模型，以及多臂老虎机、马尔可夫决策过程、DQN、Actor-Critic等强化学习算法均有涵盖。代码结构类似sklearn，配有详细文档和注释，便于学习、应用和二次开发。

ml - JavaScript环境下的多功能机器学习工具集

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ml.js库提供了一系列JavaScript环境下的机器学习工具，覆盖无监督学习、监督学习、神经网络、回归、优化、数学运算和数据处理等功能。用户可轻松在浏览器中引用并使用这些工具，每个模块都附有详细的链接说明，便于开发者快速找到和使用所需功能。

mlflow - 机器学习生命周期管理的轻量级平台

GithubMLflow实验跟踪开源项目机器学习模型管理项目打包

MLflow 是一个轻量级平台，帮助简化机器学习的开发和部署过程。它支持实验跟踪、代码打包和模型部署，并且可以集成 TensorFlow、PyTorch 和 XGBoost 等库。主要组件包括 MLflow Tracking、MLflow Projects、MLflow Models 和 MLflow Model Registry，助力全面管理机器学习生命周期。

fastverse - R语言高性能统计计算和数据处理框架

GithubR语言fastverse包管理开源项目数据处理高性能计算

fastverse是一个用于R语言的高性能统计计算和数据处理框架。它集成了多个优化的软件包,通过使用编译代码提高R的运行速度,支持复杂的统计和数据操作,同时减少了依赖项。fastverse提供了简便的安装、加载和管理工具,允许用户自定义扩展。核心包包括data.table、collapse、kit和magrittr,提供了基于C/C++的高效统计和数据处理功能。

dmls-book - 全面设计可靠且适应性强的机器学习系统

Chip HuyenGithubMLOps开源项目机器学习系统生产环境设计

本书介绍了设计可靠、可扩展和易维护的机器学习系统的全面方法。内容涵盖数据工程、指标选择、模型部署、监控和自动化流程，同时探讨了负责任AI的重要性。适合工程师、数据科学家和技术领导者阅读，帮助他们在实际问题中应用机器学习技术。

neoml - 跨平台多语言支持的端到端机器学习框架

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NeoML是一个端到端机器学习框架，可用于构建、训练和部署模型，适用于计算机视觉和自然语言处理任务，如图像预处理、分类、OCR和数据提取。支持100多种神经网络层类型和20多种传统机器学习算法，兼容CPU和GPU，并支持ONNX格式。适用的编程语言包括Python、C++、Java和Objective-C，且可运行于Windows、Linux、macOS、iOS和Android平台。

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。

shiny - R语言交互式Web应用开发框架

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Shiny是一个R语言框架，用于创建交互式Web应用。它采用反应式编程模型，提供预构建组件和默认样式，无需深入HTML/CSS/JavaScript。Shiny支持R Markdown集成、性能优化、模块化开发，并拥有丰富的扩展生态系统。适合数据科学家和开发者快速构建动态应用。

Made-With-ML - 学习设计、开发、部署和迭代机器学习生产系统的开放资源

GithubMLOpsMade With ML开源项目机器学习模型部署软件工程

Made With ML 是开发者学习设计、开发、部署和迭代机器学习生产系统的开放资源。它提供完整课程和代码实践指导，支持本地及云集群环境配置，适合求知欲强的技术人员和研究者。

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