scikit-learn-ts

Node.js环境下的Python机器学习库集成方案

scikit-learn-ts 机器学习 Python Node.js TypeScript Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

learn-typescript - 完整学习 TypeScript 5.0+ 的渐进式指南

GithubJavaScriptMatt PocockTypeScriptWeb开发开源项目编程学习

项目提供系统化 TypeScript 学习路径,包括视频教程、书籍和实践项目。覆盖基础到高级知识,融合 Matt Pocock 等专家资源。同时整合 Next.js 和 Node.js/Express 学习材料,促进 TypeScript 实战应用。内容丰富多样,满足不同水平开发者需求。

node-typescript-boilderplate - Node.js与TypeScript项目快速启动模板

AI工具Node.jsTypeScript服务器响应访问控制项目模板

node-typescript-boilerplate为Node.js开发者提供TypeScript项目模板，支持静态类型检查和面向对象编程。预配置的项目结构和必要的配置文件简化了初始设置，加速TypeScript的Node.js应用开发流程。该模板适合想要在Node.js项目中利用TypeScript优势的开发人员，提高代码质量和开发效率。

umap-js - JavaScript实现的UMAP算法用于降维和数据可视化

GithubJavaScript实现UMAP-JS开源项目数据可视化机器学习降维技术

umap-js是UMAP算法的JavaScript实现，为数据降维和可视化提供高效解决方案。该库支持同步、异步和逐步拟合，以及监督投影和数据转换。通过npm安装，umap-js提供灵活的参数配置，适用于浏览器和Node.js环境下的数据分析与可视化项目。它是t-SNE的替代方案，可用于非线性降维。umap-js使用随机嵌入而非谱嵌入作为优化起点，适用于较小数据集。它不包含角度距离和稀疏数据表示的特殊功能，但保留了UMAP的核心算法特性。

Machine-Learning-Tutorials - 机器学习与深度学习教程资源

Github人工智能开源项目数据科学机器学习深度学习统计学

机器学习教程仓库包含机器学习与深度学习的主题分类教程、文章和其他资源，专为数据科学、自然语言处理和机器学习领域的初学者和专家设计。资源涵盖从入门介绍、面试资源到专家视频教程，以及涵盖线性回归、决策树等常用算法的详细讲解及实际案例展示。此外，项目还深入探讨了人工智能、图形处理学习和各种重要的机器学习概念。

tflearn - 深度学习库，简化TensorFlow高阶API的使用

GithubTFLearnTensorFlow开源项目深度学习神经网络高层API

TFLearn是一个模块化且透明的深度学习库，基于TensorFlow构建，提供高阶API以加速实验。特点包括易用的高阶API、快速原型设计、完全透明的TensorFlow集成、强大的训练辅助功能和精美的图形可视化。支持最新的深度学习模型，兼容TensorFlow v2.0及以上版本。

ttslearn - 音声合成的学习与实践必备Python库

GithubPythonttslearn学習済みモデル开源项目日本語TTS音声合成

ttslearn是一个基于Python的开源音声合成库，支持JSUT和JVS等多种数据集，提供多种音声合成技术实现。其丰富的示例和详尽的文档支持，使其成为学术研究和项目实践中音声合成学习的优选资源。

aeon - 开源时间序列学习框架

GithubPythonaeon开源项目时间序列机器学习算法

aeon是一个开源时间序列学习框架，兼容scikit-learn，集成最新和经典的机器学习算法。支持预测、分类等任务，采用numba实现高效计算，并提供统一接口便于算法比较。该框架涵盖广泛的时间序列算法，持续更新最新研究成果，适用于Python 3.9及以上版本。

kshape-python - 高效精准的时间序列聚类算法

Githubk-Shape开源项目数据挖掘无监督学习时间序列聚类机器学习

kshape-python是一种用于单变量和多变量时间序列聚类的高效无监督算法。该方法在ACM SIGMOD 2015会议上获得最佳论文奖，已在多个科学领域和知名企业中广泛应用。kshape-python在准确性和效率方面表现出色，在包含100多个数据集的基准测试中名列前茅。该项目提供CPU和GPU版本实现，可处理大规模时间序列数据。项目提供详细的安装说明、使用示例和基准测试结果，支持单变量和多变量时间序列数据，可在CPU或GPU上运行。该方法在UCR和UAE两个established benchmarks上进行了评估，展示了其在不同数据集上的性能。

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。

MLAlgorithms - 机器学习算法从零实现的简洁教程

Deep learningGithubMachine learning algorithmsPythonRandom ForestsSupport vector machine开源项目

该项目提供简洁清晰的机器学习算法实现代码，适合希望学习算法内部机制或从头实现算法的用户。所有算法均用Python编写，依赖于numpy、scipy和autograd库。包括深度学习、线性回归、逻辑回归、随机森林、支持向量机、K-Means、GMM、KNN、朴素贝叶斯、PCA、因子分解机、受限玻尔兹曼机、t-SNE、梯度提升树和深度Q学习等算法。

相关项目

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