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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。

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介绍相关项目
modeltime - R语言时间序列预测框架 整合机器学习与传统方法
GithubR语言modeltime工作流开源项目时间序列预测机器学习
modeltime是R语言的时间序列预测框架，简化了预测工作流程，整合机器学习和传统分析方法。支持ARIMA、ETS、Prophet等模型，可与tidymodels生态系统集成。通过6步流程，用户可快速构建、评估和部署预测模型，适用于高性能时间序列分析。框架还包括modeltime.h2o用于AutoML、modeltime.gluonts用于深度学习，以及modeltime.ensemble用于集成预测。这些组件共同构成了一个全面的时间序列分析生态系统，为不同规模和复杂度的预测任务提供解决方案。
ml-course - Andrew NG机器学习MOOC课程的R语言编程练习实现
Andrew NGGithubMOOCR语言开源项目机器学习编程练习
该开源项目在GitHub上为Andrew NG教授的机器学习MOOC课程提供R语言版本的编程练习代码。包含练习说明、启动代码和解决方案,使学习者能用免费的R软件替代MATLAB/Octave完成作业。项目还提供依赖包安装和作业提交指南,帮助学习者顺利完成这门机器学习入门课程。
rulm - 俄语语言模型:的实现与性能对比
GPT Role-play RealmGithubRuTurboAlpacaRussianSuperGLUESaigarulm开源项目
此项目展示了俄语语言模型的实现与比较，涵盖DataFest的分享、主要演示和Fine-tuning Colab资源链接。同时介绍了基于ChatGPT生成数据的RuTurboAlpaca和Saiga两个主要数据集，以及相关模型及其训练配置的详细内容。提供了数据集生成脚本和提示。此外，还展示了GPT Role-play Realm的数据集和模型评估结果，包括与GPT4和gpt-3.5-turbo的对比分析。
xgboost - 高效灵活可扩展的梯度提升算法库
GithubXGBoost分布式计算开源项目数据科学机器学习梯度提升
XGBoost是一款高性能的梯度提升算法库，专为效率、灵活性和可扩展性而设计。它能快速准确地处理大规模数据集，解决各类机器学习问题。XGBoost支持多种分布式环境，可处理超十亿样本的数据。作为开源项目，XGBoost不断通过社区贡献来提升性能和扩展功能。
machinelearning - 跨平台开源框架，简化.NET应用中的模型开发与部署
GithubML.NET开源框架开源项目机器学习模型训练自定义模型
ML.NET是一个跨平台的开源机器学习框架，使开发者无需机器学习经验即可在.NET应用中构建、训练和部署定制模型。它支持从文件和数据库加载数据，并进行数据转换，具备多种机器学习算法。ML.NET适用于分类、预测和异常检测等多种场景，并兼容TensorFlow和ONNX模型，扩展性强。支持Windows、Linux和macOS操作系统，以及ARM64和Apple M1处理器架构。
RSAlgorithms - 集成传统与社交方法的开源推荐系统工具包
Github协同过滤开源工具包开源项目推荐系统矩阵分解社交推荐
RSAlgorithms是一个开源推荐系统工具包，集成了传统和社交推荐算法。该项目提供基于评分数据的传统推荐方法，以及利用社交信息缓解数据稀疏问题的社交推荐方法。同时收录了其他研究者实现的经典算法。RSAlgorithms支持交叉验证，并具有灵活的参数配置功能。
rliable - 提升强化学习和机器学习评估可靠性的Python库
Githubrliable开源项目强化学习性能分析置信区间评估方法
rliable是一个开源Python库，旨在提高强化学习和机器学习基准测试的评估可靠性。该库支持分层自举置信区间、性能曲线和聚合指标等功能，即使在数据有限的情况下也能得出可靠结论。rliable提供交互式Colab演示和多个主流基准测试数据，致力于克服现有评估方法的局限性，增强结果的可重复性和统计稳健性。
spyke - ActiveRecord风格的REST服务交互库
API交互ActiveRecordGithubREST服务RubySpyke开源项目
Spyke是一个Ruby库，为开发者提供ActiveRecord风格的远程REST服务交互方式。它具备快速处理JSON数据、支持作用域、自定义关联URI、日志输出和API验证等功能。Spyke简化了RESTful API的集成过程，让远程资源操作更加直观和高效。
SynapseML - 简化大规模机器学习管道的开源工具
Apache SparkGithubSynapseML开源项目异常检测文本分析机器学习
SynapseML是一个开源库，旨在简化大规模机器学习管道的创建。它提供简单、可组合和分布式的API，支持文本分析、视觉处理、异常检测等多种任务。基于Apache Spark，SynapseML与SparkML/MLLib共享相同的API，能够无缝集成到现有的Spark工作流中。该库支持Python、R、Scala、Java和.NET，适用于各种数据库和云数据存储，助力构建智能系统。
AutoMLPipeline.jl - Julia机器学习管道构建和优化工具
AutoMLPipelineGithub开源项目机器学习特征工程管道优化集成学习
AutoMLPipeline工具包用简洁表达式构建复杂机器学习管道。它基于Julia宏编程实现符号化处理,便于优化回归和分类模型结构。主要特点包括符号化API、常用库封装、可扩展架构、元集成学习和特征选择。该工具简化了从数据预处理到模型训练的流程,支持多种算法组件。
相关项目
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