rumale

使用Ruby的机器学习库，提供类似Scikit-Learn的接口

Rumale 机器学习 Ruby 支持向量机线性回归 Github 开源项目

Rumale是一个Ruby的机器学习库，提供类似Scikit-Learn的接口。支持向量机、逻辑回归、岭回归、Lasso、多层感知器、朴素贝叶斯、决策树、梯度树提升、随机森林、K均值、高斯混合模型、DBSCAN、谱聚类、多维缩放和t-SNE等多种算法。提供简单的安装过程和详细的文档，适合初学者和高级用户使用。

Github

介绍相关项目

cuml - 高性能GPU机器学习库

GPU机器学习GithubPython APIRAPIDScuML多GPU计算开源项目

cuML是RAPIDS生态系统中的GPU加速机器学习库，提供与scikit-learn兼容的API。它支持在GPU上执行传统表格机器学习任务，无需深入CUDA编程。对大型数据集，cuML的性能可比CPU实现提升10-50倍。该库还支持多GPU和多节点多GPU操作，并通过Dask实现分布式计算。

smile - Java与Scala的高性能机器学习引擎

GithubSmile分类算法开源项目数据可视化机器学习自然语言处理

Smile是一个高效且全面的机器学习系统，支持Java和Scala，包含自然语言处理、线性代数、图形、插值和可视化功能。其先进的数据结构和算法提供卓越性能，涵盖分类、回归、聚类、关联规则挖掘、特征选择、多维缩放、遗传算法、缺失值插补和高效近邻搜索等领域。用户可以通过Maven中央库使用，并在Smile网站找到编程指南和详细信息。

mlimpl - 全面的机器学习和深度学习算法实现库

Github开源项目强化学习机器学习深度学习算法实现统计学习

mlimpl提供了多种机器学习、深度学习和强化学习算法的实现。从线性回归、决策树到CNN、GAN、LSTM等深度模型，以及多臂老虎机、马尔可夫决策过程、DQN、Actor-Critic等强化学习算法均有涵盖。代码结构类似sklearn，配有详细文档和注释，便于学习、应用和二次开发。

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。

mlr3 - 现代化的R语言机器学习框架

GithubR语言mlr3开源项目数据分析机器学习模型训练

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。

scholar - Elixir语言的传统机器学习工具库

ElixirGithubNxScholar开源项目机器学习算法

Scholar是基于Nx构建的传统机器学习工具库，为Elixir语言设计。它实现了分类、回归、聚类、降维、评估指标和预处理等多种算法。该库提供简洁的API，方便开发者应用机器学习技术。Scholar兼容EXLA等Nx后端，支持JIT编译以优化性能。作为Elixir生态系统的一部分，Scholar为数据科学和人工智能项目提供了实用的机器学习工具。

scicloj.ml - Clojure机器学习生态系统强大灵活的数据科学工具

ClojureGithubpipelines开源项目数据处理机器学习模型训练

Scicloj.ml是一个为Clojure语言打造的全面机器学习生态系统。它整合了多个成熟的数据科学库，提供标准化的分类、回归和无监督学习模型接口。该库支持数据驱动的机器学习流水线构建，内置复杂的交叉验证功能，并具备灵活的开放架构，可轻松集成各类ML模型。Scicloj.ml还提供丰富的数据预处理工具，并允许通过回调机制实现实验跟踪，为Clojure开发者提供了强大而灵活的机器学习解决方案。

ruby-bookmarks - 全面的Ruby和Rails开发资源库从入门到精通

GithubRubyRuby on Rails学习材料开发工具开源项目编程资源

ruby-bookmarks是一个精心策划的Ruby和Rails资源库，为各级开发者提供系统化参考。收录内容包括热门书籍、活跃gem、实用工具、学习资料等，涵盖从入门到高级的多个方面。项目保持更新,确保资源的时效性和实用性,是Ruby开发者提升技能的理想指南。

ransack - Rails应用搜索功能的轻量级解决方案

GithubRails应用Ransack开源项目搜索功能数据库查询

Ransack是一个开源的Rails搜索gem，基于ActiveRecord，无需额外依赖。它提供基础和高级搜索功能，支持国际化和多样化配置。兼容Rails 7.2至6.1版本，需Ruby 3.1+环境。项目具备详细文档和活跃社区，满足各类Rails网站的搜索需求。

mlpack - C++机器学习库mlpack：支持多语言绑定，高性能与易用性兼备

C++GithubNumFOCUSmlpack开源项目机器学习绑定

mlpack是一个高效的C++机器学习库，以纯头文件形式实现，支持Python、R、Julia和Go等多语言绑定。它特别适用于快速原型开发和高性能产品部署。mlpack提供广泛的机器学习算法和便捷的命令行程序，用户可以通过详细的文档和多种入门指南快速掌握使用方法。同时，mlpack支持多种系统和自定义构建选项，以满足广大开发者和研究者的需求。

相关项目

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