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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
PaddleTS - 基于飞桨的开源时序分析库 提供全面深度学习模型
GithubPaddlePaddlePaddleTSPython库开源项目时序建模深度学习
PaddleTS是基于飞桨框架的时序建模库，专注深度学习模型。它提供统一数据结构和基础功能封装，内置多种先进模型和数据转换工具。支持自动调优、第三方集成、GPU加速和集成学习。涵盖预测、表征、异常检测等任务，为时序分析提供全面解决方案。
tsflex - 高效灵活的时间序列处理和特征提取Python工具包
GithubPython库tsflex开源项目数据分析时间序列处理特征提取
tsflex是一个Python工具包，用于时间序列处理和特征提取。它支持多变量、多模态时间序列数据，并可与多种处理和特征提取库集成。tsflex采用基于视图的操作，实现低内存占用和快速执行。该工具包提供直观的API，对序列数据几乎没有假设，能处理异步数据。此外，tsflex还具备特征选择、执行时间记录和序列化等高级功能。
tsai - 专注于时间序列分析的深度学习库，支持分类、回归和预测任务。
GithubPytorchdeep learningfastaitime seriestsai开源项目
tsai是基于Pytorch和fastai的开源深度学习库，专注时间序列分析，涵盖分类、回归和预测等任务。支持多种模型和数据集，并提供详尽的教程。适用于Pytorch 2.0，安装简便，适合开发和前沿研究。
awesome-python-data-science - Python数据科学资源集合，详解机器学习与深度学习工具
GithubPython工具库开源项目数据科学机器学习深度学习
该项目收集了全面的Python数据科学资源，包括机器学习、深度学习、自动化机器学习、自然语言处理、计算机视觉、时间序列分析和强化学习等领域的开源库。从通用型机器学习算法到深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow），再到特征工程和数据可视化，用户可以找到适用于各种数据分析和建模需求的工具。项目旨在帮助数据科学家和工程师高效选择工具，以提高开发和分析效率。
sklearn-onnx - 将scikit-learn模型转换为ONNX格式的解决方案
GithubONNXonnxruntimescikit-learnsklearn-onnx开源项目模型转换
sklearn-onnx是一个工具，用于将scikit-learn模型转换为ONNX格式，并使用ONNX Runtime进行高性能评估。所有转换器都经过ONNX Runtime测试，用户还能注册外部转换器转换含外部库模型的scikit-learn管道。项目文档包括教程和常见问题解答，帮助用户快速上手。可通过PyPi或源码安装，支持多种操作系统，以提高机器学习模型性能。
awesome-datascience - 一个综合的数据科学学习和应用平台
Data ScienceGithubPythonR语言开源项目数据分析机器学习
此开源项目提供了一个综合的数据科学学习和应用平台，适合初学者和专业人士。包括算法、课程、教程及工具等内容，旨在帮助用户通过数据科学技术解决现实问题。
zero-to-mastery-ml - 从零到精通的机器学习全面指南
GithubScikit-LearnTensorFlowZero to Mastery Machine Learning开源项目数据科学机器学习
本教程涵盖了机器学习从基础到高级的完整学习路径。内容包括代码示例、笔记本、图像和其他资料，均可通过Udemy和zerotomastery.io获取。课程内容包括六步机器学习建模框架、数据科学工具、结构化数据项目、神经网络及深度学习。最新的在线课程材料正在开发中，预计2024年发布更新。此外，还提供学生分享的学习笔记，丰富学习资源。
imbalanced-learn - Python库解决机器学习不平衡数据问题
Githubimbalanced-learnscikit-learn开源项目数据不平衡机器学习重采样技术
imbalanced-learn是一个Python库，专门解决机器学习中的数据不平衡问题。它提供了多种重采样技术，如过采样、欠采样和组合方法，以获得更公平和稳健的模型。该库与scikit-learn完全兼容，使用简单，并提供详细文档和示例。作为scikit-learn-contrib项目的一部分，imbalanced-learn为数据科学家和机器学习工程师提供了处理不平衡数据集的有力工具。
handson-unsupervised-learning - Python实现无监督学习的实用指南
GithubPythonTensorFlowscikit-learn开源项目无监督学习机器学习
该项目为Python无监督学习提供实践指南,介绍scikit-learn和TensorFlow框架处理未标记数据的方法。涵盖聚类、降维、生成模型等算法,并提供代码示例。项目包含Windows、macOS环境配置说明,支持GPU加速。内容涉及模式发现、异常检测、自动特征工程等应用,适合机器学习从业者参考学习。
brain.js - JavaScript神经网络库的GPU加速解决方案
GPU加速GithubJavaScriptbrain.js开源项目机器学习神经网络
brain.js是一个JavaScript神经网络库，利用GPU加速提高性能，适用于浏览器和Node.js环境。支持前馈神经网络、循环神经网络和自编码器等多种网络类型。该库提供简洁API，便于训练和部署模型。此外，brain.js具备异步训练、数据流处理和交叉验证等功能，适合开发各类智能应用。
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