mlr

R语言的综合机器学习工具包

机器学习 R语言 mlr 算法数据分析 Github 开源项目

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。

文档

mlxtend - Python机器学习日常任务扩展库

GithubPython库mlxtend开源软件开源项目数据科学机器学习

mlxtend扩展了Python的机器学习功能，专注于提供数据科学日常任务中的实用工具。库中包含多种分类器、集成方法和决策区域可视化功能。它支持pip和conda安装，适合机器学习研究和实践。mlxtend提供详细文档和示例，有助于简化数据科学工作流程。

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。

ml-course - 机器学习课程介绍，涵盖基础理论、实操任务和丰富资源

Deep LearningGithubGradient boostingMachine LearningNaive BayeskNN开源项目

这个机器学习课程介绍了从朴素贝叶斯和kNN到深度学习的基础知识。页面提供了详细的课程笔记、视频资料和练习题。适合初学者和进阶学习者，内容包括线性回归、支持向量机和梯度提升等，是系统学习机器学习的理想资源。

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。

srvyr - 简化R语言复杂调查数据分析的dplyr风格工具

GithubR语言dplyrsrvyr开源项目数据分析调查统计

srvyr是一个将dplyr语法引入调查数据分析的R包。它允许使用dplyr风格的函数如summarize、group_by和mutate来计算调查数据的统计量。srvyr提供管道操作和一致的返回类型,支持描述调查结构、添加变量、分组汇总等功能,同时保留survey包的原有功能。这种方式简化了复杂调查数据的分析流程,提高了代码的可读性和效率。

linfa - Rust语言的综合机器学习工具库

GithubLinfaRust开源项目数据处理机器学习算法库

Linfa是一个用Rust语言开发的开源机器学习工具库，为常见ML任务提供全面解决方案。它实现了多种算法，包括聚类、降维、回归和分类等，并具备数据预处理功能。Linfa支持多种BLAS/LAPACK后端，可满足不同性能需求。这个项目旨在为Rust生态系统构建一个活跃的机器学习社区。

GPBoost - 融合树提升与高斯过程的先进机器学习库

GPBoostGithub开源项目机器学习树提升混合效应模型高斯过程

GPBoost是一个创新机器学习库，融合树提升、高斯过程和分组随机效应模型。它支持独立应用树提升、高斯过程和广义线性混合效应模型，主要用C++编写，提供C接口及Python和R包。GPBoost算法结合树提升和潜在高斯模型优势，提高预测函数学习效率，优化高基数分类变量处理，并适用于空间或时空数据建模。这使其成为非线性建模和复杂依赖结构分析的理想工具。

mLoRA - 为大型语言模型提供高效多LoRA适配器构建

GithubLoRA适配器mLoRA大语言模型开源框架开源项目高效微调

mLoRA 是一个开源框架，旨在高效地对多个大型语言模型 (LLMs) 进行 LoRA 和其变体的微调。其主要功能包括同时微调多个 LoRA 适配器、共享基础模型、优化的流水线并行算法，并支持多种 LoRA 变体和偏好对齐算法。mLoRA 可在普通硬件上高效运行，支持多种模型和算法，有助于节省计算和内存资源。通过参考文档可了解如何快速部署和使用 mLoRA。

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。

hi-ml - 医疗和生命科学深度学习研究智能工具包

AzureGithub人工智能医疗健康开源项目机器学习深度学习

hi-ml是一个面向医疗和生命科学领域的机器学习工具包，提供经过测试的组件、深度学习模型和云集成工具。该项目包含hi-ml-azure用于AzureML集成、hi-ml提供ML组件，以及hi-ml-cpath用于处理组织病理学图像。这些工具旨在简化深度学习模型的开发流程，适用于该领域的研究人员和从业者。

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