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scikit-learn-ts

Node.js环境下的Python机器学习库集成方案

scikit-learn-ts项目为Node.js开发者提供了使用Python scikit-learn机器学习库的便捷方式。该项目自动生成257个TypeScript类,涵盖KMeans、TSNE和PCA等算法,性能优于纯JavaScript实现。适用于本地开发环境,配有详细文档和示例,简化了Node.js中的机器学习应用。

scikit-learn-videos - 使用scikit-learn学习机器学习实践技能
GithubJupyter NotebookPythonscikit-learn开源项目数据科学机器学习
该项目通过10个scikit-learn视频教程和配套Jupyter notebook,系统讲解机器学习基础知识与实践技能。内容涵盖机器学习概念、Python环境配置、数据处理、模型训练评估、交叉验证和参数优化等。总时长4.5小时,并提供更新的免费在线课程,包含测验和证书,是入门scikit-learn的综合学习资源。
tsfeatures - 时间序列特征提取的Python工具库
GithubPythontsfeatures开源项目数据分析时间序列特征提取
tsfeatures是一个Python库,用于计算时间序列数据的多种特征。作为R语言tsfeatures包的Python实现,它提供了自相关、异方差、熵、平稳性等统计指标的计算功能。该库支持自定义特征函数和处理不同频率的时间序列数据,并允许与R版本结果进行对比。tsfeatures适用于需要进行时间序列分析和建模的数据处理场景。
tfjs - 支持浏览器和Node.js的硬件加速JavaScript机器学习库
APIGithubJavaScriptTensorFlow.js开源项目机器学习模型转换
TensorFlow.js 是开源的硬件加速JavaScript库,专用于训练和部署机器学习模型。开发者能利用灵活直观的API在浏览器和Node.js环境中创建和运行模型,包括从头开始构建模型、运行现有模型和使用传感器数据重新训练模型。支持多种后端和平台,满足不同项目的需求。
hands-on-ml-zh - Sklearn和TensorFlow机器学习指南
GithubPythonSklearnTensorFlow开源项目数据分析机器学习
本指南详细介绍了如何使用Sklearn和TensorFlow进行机器学习,包括在线阅读、Docker镜像、PYPI包和NPM包的多种下载方式,并提供了完整的编译和安装步骤。通过该指南,读者能够学习和掌握数据分析及机器学习的实用技能。
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。
huggingface.js - 与现代浏览器和Node.js集成的Hugging Face机器学习JS库
APIGithubHugging FaceJavaScript开源项目机器学习
Huggingface.js是多个JS库的集合,用于与Hugging Face API交互,支持创建或删除仓库、上传下载文件及调用超过10万个机器学习模型。兼容现代浏览器和Node.js 18以上版本,并通过NPM或CDN静态托管进行安装。主要功能包括推理服务、自然语言界面和远程文件解析,适用于多种机器学习应用场景。
openai-node - 便捷的接入OpenAI REST API的途径
API文档GithubJavaScriptOpenAI Node APITypeScript开源项目异步操作
该库为开发者提供了便捷的接入OpenAI REST API的途径,包括TypeScript类型定义,加快了代码实现。主要特点包括流响应、文件上传和错误处理,适合需要集成AI的各类应用。为各级开发者提供加快项目进度,实现智能化的有效工具。
node-mlx - 基于MLX的高效Node.js机器学习开发工具
GPU支持GithubJavaScriptMLXnode-mlx开源项目机器学习框架
node-mlx是基于MLX的Node.js机器学习框架,支持Apple Silicon GPU加速及x64 Mac和Linux平台。该框架提供丰富的API和示例,涵盖语言模型训练和文本生成等应用。node-mlx通过简化复杂的机器学习任务,使JavaScript开发者能够更便捷地构建和部署AI模型。
Time-Series-Library - 开源深度学习时间序列分析工具库
GithubTSLib开源项目异常检测时间序列深度学习预测
TSLib为深度学习研究者提供了一个专业开源时间序列分析库,涵盖广泛的应用领域,如长短期预测、数据填充、异常检测和分类。本库提供清晰的代码基础,支持时间序列模型的评估与开发,包括最新的模型评估和深度时间序列研究成果。该工具适合科研和开发人员使用,以推动时间序列分析的未来研究与实践。
BasicTS - 公平且标准的时间序列预测基准和工具包
BasicTSGithub基准测试工具包开源项目时间序列预测深度学习
BasicTS是一个开源的时间序列预测基准和工具包,支持空间-时间预测和长时间序列预测等任务。它提供统一标准的评估流程,实现对主流深度学习模型的公平对比。BasicTS还提供易用的接口,便于设计和评估新模型。该项目内置多个数据集和基线模型,支持多种计算设备,并有完善的日志系统。BasicTS致力于推动时间序列预测研究的发展。
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