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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机器学习PythonNode.jsTypeScriptGithub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
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GithubJupyterMachine LearningPythonScikit-LearnTensorFlow开源项目
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tfjs-examples - TensorFlow.js机器学习示例集 涵盖浏览器和Node.js应用
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tfjs-examples是一个包含多种TensorFlow.js机器学习示例的项目。涵盖图像分类、文本生成、强化学习等领域,展示了TensorFlow.js在浏览器和Node.js环境中的应用。示例包括模型训练和推理部署,为开发者提供了实用的学习资源和参考案例。
LlamaIndexTS - 轻量级TS/JS库，简化自定义数据与大型语言模型的整合
GithubLLMLlamaIndexNode.jsOpenAIReact开源项目
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data-science-ipython-notebooks - Python, TensorFlow, Scikit-learn 教程
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nlp.js - Node.js 多语言自然语言处理工具
GithubNLP.js多语言支持开源项目情感分析插件系统自然语言处理
NLP.js 提供多语言支持的自然语言处理功能，包括语言检测、字符串相似度计算、情感分析和命名实体识别等。最新版本采用模块化设计和插件系统，方便用户扩展和定制功能。文档详尽，适合在 Node.js 环境中开发聊天机器人及其他应用。
fklearn - 通过函数式编程简化机器学习问题的解决方案
Apache许可证Githubfklearnscikit-learn功能编程开源项目机器学习
fklearn基于函数式编程原则，旨在简化实际机器学习问题的解决。其核心原则包括：模型验证应反映真实情况、生产模型应与已验证模型一致、模型可快速投产，以及结果的可重复性和易于深入分析。用户可通过pip或源码安装fklearn，并可参考详尽文档和社区支持以快速入门。
TSDB - 高效便捷的时间序列数据集加载库
GithubPyPOTSTSDB开源工具开源项目数据挖掘时间序列数据集
TSDB是一个时间序列数据集加载库，支持172个公开数据集的一键加载。该工具简化了研究人员和工程师的数据获取流程，使他们能专注于数据处理。TSDB具备数据下载、加载和缓存管理功能，并支持缓存目录迁移。作为PyPOTS工具箱的组成部分，TSDB为时间序列数据挖掘提供了基础支持。
tsmoothie - Python时间序列平滑和异常检测库
BootstrapGithubtsmoothie平滑处理开源项目异常检测时间序列
tsmoothie是一个Python库，专门用于时间序列平滑和异常检测。它提供多种平滑技术，包括指数平滑、卷积平滑和谱平滑等，能高效处理单个或多个时间序列。该库支持计算置信区间，便于识别异常值，并实现了滑动窗口平滑和时间序列bootstrap功能。tsmoothie适用于各类时间序列分析任务，是数据科学家和分析师的有力工具。
pinecone-ts-client - Pinecone 向量数据库的官方 TypeScript/Node 客户端
API密钥GithubNode.jsPineconeTypeScript开源项目索引
Pinecone Node.js 官方 TypeScript 客户端，提供简单易用的安装和配置指南。支持通过环境变量或配置对象传入 API 密钥，方便创建和管理 serverless 和 pod-based 索引，并且支持扩展和删除保护功能。提供详细的迁移指南和丰富的示例代码，帮助用户快速上手和迁移到新版本。兼容 TypeScript 4.1 及以上版本，支持多种索引配置和集合操作。
machine-learning-for-the-web - 交互式机器学习在Web应用中的实践教程
GithubRunwayMLTensorFlow.jsml5.js开源项目机器学习神经网络
项目为Web开发者和创意工作者提供了机器学习在浏览器环境中的应用指南。内容覆盖预训练模型运行、自定义数据模型创建等全流程,聚焦机器学习在创意项目中的实际应用。涉及图像/声音分类、人脸/姿势识别、多媒体生成等主题,运用迁移学习、卷积神经网络等技术。通过实践,参与者可掌握常见机器学习模型的工作原理、训练方法及其在创意领域的应用潜力。
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