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Apache Spark与H2O-3的机器学习集成框架

Sparkling Water机器学习Apache Spark数据集成H2O-3Github开源项目

Sparkling Water是一个开源项目,将H2O-3机器学习引擎与Apache Spark集成。它提供了Spark和H2O数据结构间的转换工具,支持使用Spark数据作为H2O算法输入,并提供构建机器学习应用的基础模块。项目还包含PySparkling接口,支持从PySpark直接使用。Sparkling Water支持Spark Shell集成、Spark Submit应用、以及通过Maven包使用。它提供多种后端部署模式,适应不同使用场景。项目致力于简化大规模数据处理和机器学习任务的开发流程,在Spark环境中优化机器学习解决方案的开发和部署过程。

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介绍相关项目
streaming - 面向大规模机器学习的高效数据流式加载工具
GithubPyTorchStreamingDataset云存储大规模训练开源项目数据流
streaming是一款针对大规模分布式机器学习训练优化的数据加载工具。它支持从主流云存储平台流式读取图像、文本、视频等多种数据类型。该工具具备确定性、快速恢复、高吞吐等特点,可轻松集成到PyTorch训练流程中。streaming还提供数据混合、随机访问等功能,适用于大规模机器学习训练场景。
secretflow - 统一隐私保护数据分析与机器学习框架
GithubSecretFlow密码学协议开源项目数据智能机器学习隐私计算
SecretFlow框架集成了多个隐私计算项目，包括Kuscia、SCQL和SPU等。它通过抽象设备层、设备流层、算法层和工作流层的设计，实现了对水平和垂直分区数据的高效分析。这一开源项目为隐私保护数据分析和机器学习提供了全面的技术支持，推动了隐私计算领域的发展。
Spice AI - 可组合的数据和AI基础设施平台
AI工具AI应用开发SQL查询Spice.ai数据基础设施机器学习
Spice AI提供可组合的数据和AI基础设施平台，预装Web3数据。平台支持SQL查询、机器学习训练和推理，处理实时和历史时间序列数据。通过高性能缓存和Apache Arrow API，可与NumPy、Pandas等工具无缝集成。该平台简化开发流程，帮助开发者快速构建数据驱动和AI驱动的应用，专注于核心业务，加速智能软件开发。
machine-learning - 机器学习与数据科学教程，深度学习、模型部署与强化学习
Githubmachine-learning开源项目强化学习时间序列模型部署深度学习
本项目持续更新，介绍了数据科学和机器学习各个主题。内容涵盖深度学习、模型部署、运筹学和强化学习等，提供Jupyter Notebook格式教程，结合Python科学栈（如numpy、pandas）和开源库（如scikit-learn、TensorFlow、PyTorch）进行教学示范，平衡数学符号与实际应用。
supersonic - 整合Chat BI和Headless BI的新一代数据分析平台
Chat BIGithubHeadless BISuperSonic开源项目自然语言查询语义层
SuperSonic是一款创新型数据分析平台，融合了对话式分析和无头BI技术。它通过自然语言接口实现数据查询和可视化，仅需构建逻辑语义模型即可使用。平台支持Java SPI扩展，旨在提升自然语言转SQL的可靠性，为大规模应用提供实用参考。
covalent - 跨平台执行AI、ML和科研代码的统一框架
CovalentGithub云计算人工智能开源项目机器学习科学研究
Covalent是一个面向AI/ML工程师、开发者和研究人员的Python库，用于简化跨平台计算任务的执行。通过更改单行代码，用户可在云平台或本地集群上运行LLM、生成式AI和科学研究等任务。该库抽象了基础设施管理，实现无服务器化，并提供实时监控。Covalent支持AWS、Azure、GCP和SLURM等多种执行环境，为用户提供统一的界面和灵活的资源管理。
awesome-machine-learning - 机器学习框架与资源汇总 多语言开源项目集锦
Github开源项目数据分析机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉
Awesome Machine Learning项目汇集了按编程语言分类的机器学习开源资源。涵盖计算机视觉、自然语言处理、深度学习等领域的框架、库和工具,涉及Python、Java、C++等多种语言。此外还收录相关书籍、课程和博客,为机器学习从业者提供全面参考。项目保持活跃更新,欢迎社区贡献优质资源。
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。
great-open-source-project - GitHub和Gitee优质开源项目汇集平台
GitHubGithubJava前端技术开源项目编程语言
平台专注于收集GitHub和Gitee两大代码托管平台的优质开源项目,涵盖范围广泛,包括主流编程语言、开发框架、实用工具等。通过定期更新和系统整理,为开发者提供一站式的技术资源库,助力探索前沿技术和最佳实践。用户可直接在线浏览和体验这些精选项目。
catboost - 梯度提升和分类特征支持的机器学习工具
Apache SparkCatBoostGithub决策树开源项目机器学习梯度提升
CatBoost是一种基于决策树的梯度提升算法，具有高准确性和速度优势，能够处理数值和分类特征。它提供快速的GPU训练、直观的可视化工具和与Apache Spark的分布式训练支持，适用于多种应用场景。通过官方文档和教程，用户可以快速上手，并通过参数调优和交叉验证进一步优化模型性能。
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