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mlr3

现代化的R语言机器学习框架

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。

ml-course - 机器学习课程介绍,涵盖基础理论、实操任务和丰富资源
Deep LearningGithubGradient boostingMachine LearningNaive BayeskNN开源项目
这个机器学习课程介绍了从朴素贝叶斯和kNN到深度学习的基础知识。页面提供了详细的课程笔记、视频资料和练习题。适合初学者和进阶学习者,内容包括线性回归、支持向量机和梯度提升等,是系统学习机器学习的理想资源。
Perpetual ML - 现代数据仓库的高效机器学习解决方案
AI工具加速训练持续学习数据仓库机器学习套件模型监控
Perpetual ML Suite是为现代数据仓库设计的全面机器学习解决方案。这个端到端的低代码/无代码应用提供了显著的性能提升,支持表格分类、回归、时间序列和文本分类等多种ML任务。其特点包括持续学习、模型监控和地理数据优化,无需专用硬件即可实现高效并行计算。该套件旨在加速数据分析过程,提高决策质量,简化机器学习工作流程。
statistic-learning-R-note - 包含了手推公式详解和基于R的代码实现的统计学习方法笔记
GithubLLMRVLM开源项目李航统计学习方法
《统计学习方法-李航:笔记-从原理到实现》是一个200页的详细笔记,包含了手推公式详解和基于R的代码实现。PDF文件涵盖了统计学习的基本概念、算法细节以及模型应用,能够提升学习效率。结合《统计学习方法》一书,提供了一种高效的学习路径,是理解统计学习理论与实践的实用资源。
llm.c - 纯C和CUDA实现的高效轻量级语言模型训练框架
CUDAC语言GPU训练GithubLLM开源项目
llm.c是一个使用纯C和CUDA实现的高效轻量级语言模型训练框架。该项目不依赖PyTorch或cPython等大型框架,通过简洁代码实现GPT-2和GPT-3系列模型的预训练。llm.c支持单GPU、多GPU和多节点训练,提供详细教程和实验示例。项目在保持代码可读性的同时追求高性能,适用于教育和实际应用。此外,llm.c支持多种硬件平台,并有多个编程语言的移植版本。
machine-learning - 机器学习与数据科学教程,深度学习、模型部署与强化学习
Githubmachine-learning开源项目强化学习时间序列模型部署深度学习
本项目持续更新,介绍了数据科学和机器学习各个主题。内容涵盖深度学习、模型部署、运筹学和强化学习等,提供Jupyter Notebook格式教程,结合Python科学栈(如numpy、pandas)和开源库(如scikit-learn、TensorFlow、PyTorch)进行教学示范,平衡数学符号与实际应用。
llama3-from-scratch - 深入解析Llama 3模型实现原理
GithubLlama3开源项目机器学习模型实现神经网络自然语言处理
本项目详细演示了Llama 3模型的实现过程,包括模型架构、分词、嵌入和注意力机制等核心技术。通过逐步解析模型文件和实现RMS归一化、旋转位置编码(RoPE)等关键组件,为开发者提供了构建大型语言模型的实践指南。项目结合代码实现和可视化说明,深入浅出地解释了复杂概念,是研究大型语言模型的重要参考资料。
mllm - 轻量级移动设备多模态大语言模型推理引擎
AI推理引擎Githubmultimodal LLM开源项目移动设备边缘计算量化
mllm是一款针对移动和边缘设备优化的多模态大语言模型推理引擎。该引擎采用纯C/C++实现,无外部依赖,支持ARM NEON和x86 AVX2指令集,并提供4位和6位整数量化。开发者可利用mllm构建智能个人助理、基于文本的图像搜索、屏幕视觉问答等移动应用,实现本地推理而无需上传敏感数据。
mlx - 为Apple芯片优化的开源机器学习框架
APIApple芯片GithubMLX开源项目数组框架机器学习
MLX是一款针对Apple芯片优化的开源机器学习框架。它具有类NumPy的Python接口、可组合的函数转换、惰性计算和动态图构建等特性。通过统一内存模型,MLX支持在CPU和GPU间无缝切换。该框架为机器学习研究者提供了友好高效的开发环境,有助于快速验证创新想法。
gpttools - 通过gpttools在R项目中无缝集成大型语言模型
API服务GithubR语言gpttools大型语言模型开源项目隐私声明
gpttools旨在帮助R包开发者方便地在项目工作流中集成大型语言模型(LLMs)。该工具兼容OpenAI和其他热门AI服务提供商,如Anthropic、HuggingFace、Google AI Studio和Azure OpenAI,提供多样化的选择。安装便捷,可从GitHub和R-Universe获取。用户需注意配置API服务和保护隐私,包括设置OpenAI API密钥并在版本控制中忽略敏感信息。
openmodelz - 开源平台简化机器学习模型的部署和扩展
GithubOpenModelZ开源开源项目机器学习模型部署自动扩展
OpenModelZ是一个开源平台,简化了机器学习模型的部署和扩展过程。它支持将模型部署到任何集群,提供自动扩展、多框架兼容、Gradio/Streamlit/Jupyter集成等功能。用户可从单机起步,轻松扩展到集群,每个部署都有独立子域名。该平台自动处理基础设施,让开发者专注于模型本身。
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