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rumale

使用Ruby的机器学习库,提供类似Scikit-Learn的接口

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。

juice - 综合机器学习框架集合 为开发者提供全面解决方案
CUDAGithubJuiceOpenCLRust开源项目机器学习
Juice项目是一个综合性机器学习框架集合,包含juice主框架、coaster数学库、coaster-nn和coaster-blas组件、greenglas数据预处理框架及示例集。该项目提供完整的机器学习工具链,支持CUDA和OpenCL后端,并配备CLI工具运行示例。Juice旨在为开发者提供高效、灵活的机器学习解决方案,涵盖从数据预处理到模型部署的全流程。
mleap - 快速部署机器学习流水线与算法的实用工具包
GithubMLeapScikit-learnSpark开源项目性能机器学习数据管道
MLeap提供高性能、便携、易于集成的生产库,支持将Spark和Scikit-learn的机器学习流水线导出为便携格式并执行。通过其执行引擎和序列化格式,数据科学家和工程师可以无需依赖Spark或Scikit-learn环境,将数据流水线和算法轻松部署到生产环境中。MLeap支持多种序列化格式(如JSON、Protobuf),并与现有技术高度集成,提供用户灵活定制数据类型和转换器的能力。
RLMRec - 融合大语言模型的推荐系统表示学习框架
GithubRLMRec协同过滤大语言模型开源项目推荐系统表示学习
RLMRec是一个模型无关的推荐系统框架,利用大语言模型增强表示学习。该框架整合表示学习与大语言模型,深入捕捉用户行为和偏好的语义特征。RLMRec引入辅助文本信息,构建大语言模型支持的用户和物品画像,并通过跨视图对齐方法整合语义空间和协同关系信号。在多个公开数据集的评估中,RLMRec展现出显著的性能提升。
scikit-learn - Python机器学习的核心工具库
GithubPythonscikit-learn开源项目数据科学机器学习
scikit-learn是基于SciPy构建的Python机器学习库,提供高效的数据挖掘和分析工具。支持分类、回归、聚类等多种机器学习任务,自2007年启动以来由志愿者维护,已成为广受欢迎的开源项目。其特点包括易用性、高性能和完善的文档,在学术和工业领域得到广泛应用。
grape - Ruby REST API开发框架
DSLGithubGrapeREST APIRackRuby开源项目
Grape是一个基于Ruby的REST API开发框架,可独立运行或与Rails、Sinatra等Web框架集成。它提供简洁DSL,支持多种格式、版本控制、内容协商等功能,便于快速构建RESTful API。Grape兼容Ruby 2.7+,通过gem方式安装,适用于需要灵活、高性能API开发的项目。
Sublayer - 基于Ruby的模型无关AI代理框架和自动化解决方案
AI工具AI辅助编码RubygemSublayer开源项目社区交流
Sublayer是一个基于Ruby的模型无关AI代理框架,为开发者提供快速构建AI代理和自动化工具。框架支持AI代理群组运行,并通过蓝图功能优化代码生成。此外,Sublayer还提供社区项目展示平台、Discord交流群和技术博客,为AI开发者提供全面支持。其灵活的架构适用于多种AI应用场景,如自然语言处理、智能客服和数据分析等,大大提高了AI开发效率。
elasticsearch-ruby - Elasticsearch的官方Ruby客户端库
APIElasticsearchGithubRuby客户端开源项目搜索引擎数据索引
elasticsearch-ruby是Elasticsearch的官方Ruby客户端库,提供完整的API支持。该库包含elastic-transport用于底层连接和elasticsearch-api用于RESTful API封装。它支持创建索引、文档管理、搜索等功能,优化性能的持久连接,并与最新版Elasticsearch兼容。项目提供详细文档和示例,便于开发者集成使用Elasticsearch功能。
mlrun - MLRun简化机器学习应用的全生命周期管理
GithubMLOpsMLRun开源项目数据处理机器学习模型部署
MLRun是一个开源MLOps平台,集成项目管理、数据处理、模型开发、部署和监控功能。它支持多种开发环境,简化了机器学习应用的构建和管理流程,缩短了从开发到生产的周期。MLRun促进了跨团队协作,提高了机器学习项目的效率和可扩展性。MLRun提供了全面的MLOps解决方案,包括特征存储、模型训练、服务部署和应用监控。它自动化了数据和模型的生命周期管理,简化了机器学习工作流程。通过整合各个开发阶段,MLRun帮助团队更快地将机器学习模型转化为生产级应用。
rl - 开源强化学习库TorchRL
TorchRL是专为PyTorch设计的开源强化学习库,提供高效的研究性能。它具备完整Python接口、模块化、定制化及强大扩展性,配备详尽文档和测试,确保用户快速上手且使用可靠。此外,TorchRL包括多种可复用功能,适用于成本、回报处理和数据管理,是开展强化学习研究与应用的理想工具。
MachineLearningWithMe - 全面深入的机器学习算法实践教程
Github人工智能开源项目数据分析机器学习模型算法
MachineLearningWithMe是一个系统化的机器学习教程项目,内容涵盖从环境配置到高级算法的多个方面。项目详细讲解并实现了线性回归、逻辑回归、K近邻、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、聚类和降维等核心算法。特别强调动手实践,指导读者从零开始实现各类算法,并提供泰坦尼克号生还预测等实际案例。此外还包括模型评估、特征工程和集成学习等进阶内容,适合初学到中级水平的学习者深入探索机器学习领域。
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