xgboost

高效灵活可扩展的梯度提升算法库

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。

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介绍相关项目

ggml - C语言开发的机器学习张量库支持多种AI模型推理

GPU加速Githubggml开源项目推理机器学习量化

ggml是一个C语言编写的机器学习张量库，支持16位浮点和整数量化。该库提供自动微分、优化器和多架构优化，无第三方依赖。ggml可用于GPT、LLaMA、Whisper等多种AI模型的推理。它在CPU上表现高效，同时支持GPU加速，适用于多种设备和平台。

mlr - R语言的综合机器学习工具包

GithubR语言mlr开源项目数据分析机器学习算法

mlr是一个功能丰富的R语言机器学习框架，为分类、回归、聚类和生存分析等任务提供标准化接口。它支持模型重采样、超参数优化和特征选择，并具备可视化和并行计算能力。尽管已停止新功能开发，mlr仍是一个成熟稳定的工具包，适用于多种数据分析场景。

OmniXAI - 多功能AI决策解释Python库

GithubOmniXAI可解释人工智能开源项目数据分析机器学习模型解释

OmniXAI是一个开源Python库，专注于可解释人工智能（XAI）。它支持多种数据类型和机器学习模型，提供丰富的解释方法，如特征归因和反事实解释。通过统一接口和可视化仪表板，OmniXAI简化了AI决策解释过程，适用于机器学习流程的各个阶段，为数据科学家和ML从业者提供深入洞察。

BeautifulAlgorithms.jl - Julia语言实现的简洁算法库

GithubJulia优化开源项目强化学习机器学习算法

BeautifulAlgorithms.jl是一个Julia语言算法库，涵盖机器学习、优化等多个领域。项目提供简洁的算法实现和测试用例，主要用于学习目的。所有代码经Carbon格式化，方便用户理解和学习。

awesome-ai-ml-dl - 涵盖人工智能、机器学习和深度学习的综合资源和学习平台

AIDLGithubJavaMLNLP开源项目

awesome-ai-ml-dl项目集中于人工智能、机器学习及深度学习领域，提供全面的学习笔记与精选资源。适用于工程师、开发者和数据科学家等专业人员，帮助他们更有效地获取知识和资源。此项目促进了学习的乐趣并使相关资料易于获取。

rb-libsvm - Ruby语言的LIBSVM机器学习库封装

GithubLIBSVMRuby分类算法开源项目支持向量机机器学习

rb-libsvm(当前版本3.24)是一个封装LIBSVM库的Ruby gem包,为Ruby开发者提供支持向量机(SVM)功能。它无需额外依赖,通过简洁API实现SVM模型的训练和预测。该项目适用于Ruby环境下的机器学习任务,可应用于数据分析和人工智能领域。rb-libsvm集成了LIBSVM核心功能,支持多类分类、回归和分布估计等功能,在文本分类等场景中表现出色。它是Ruby环境中进行高效机器学习的有力工具,为数据科学和人工智能应用提供了强大支持。

imbalanced-ensemble - 专注类别不平衡的Python集成学习库

GithubIMBENSPython开源项目机器学习类别不平衡集成学习

imbalanced-ensemble是一个针对类别不平衡数据的Python集成学习库。该库提供15种以上的集成不平衡学习算法和19种采样方法,特点包括易用API、优化性能和强大可视化功能。完全兼容scikit-learn和imbalanced-learn,支持二分类和多分类任务。imbalanced-ensemble适用于类别不平衡集成学习模型的快速实现、修改、评估和可视化。

Data-Science-EBooks - 探索数据科学的免费电子书资源宝库

Data ScienceGithubMachine Learning开源项目数据科学电子书资源集合

Data-Science-EBooks是一个开源项目，收集了数据科学、机器学习及相关主题的电子书资源。这个GitHub开源仓库提供免费的电子书资源，涵盖数据分析、统计学、人工智能等热门主题，是数据科学学习和研究的valuable参考库。该项目涵盖从入门到高级的各个层面，为学习者、研究人员和专业人士提供了丰富的知识来源。项目包含最新的数据科学趋势和技术资料，有助于使用者在这个快速发展的领域中获取知识。

awesome-ml - 机器学习资源库涵盖语言模型图像视频和音频AI

Github图像模型大语言模型开源项目机器学习视频模型音频模型

该项目是一个综合性机器学习资源集合，包括大型语言模型、图像生成、视频处理和音频AI等领域的开源模型、工具、库和研究资料。适合开发者、研究人员和AI爱好者探索AI技术和应用。项目持续更新，欢迎贡献，为了解和实践机器学习最新进展提供参考。

awesome-mlops - 多种自动化机器学习、数据处理、模型部署工具集合

GithubMLOps开源项目数据处理数据管理模型服务自动化机器学习

发掘和运用顶尖MLOps工具：该项目汇集了多种自动化机器学习、数据处理、模型部署工具，供数据科学家和机器学习工程师选择使用，以简化机器学习流程，优化生产活动。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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