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mlr

R语言的综合机器学习工具包

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。

fastmlx - FastMLX为MLX模型提供高性能托管API 支持视觉和语言模型
APIFastMLXGithubMLX模型图像处理开源项目机器学习
FastMLX是一个高性能API,用于托管MLX模型,包括视觉语言模型和语言模型。它提供OpenAI兼容接口,支持动态模型加载、多种模型类型和图像处理。FastMLX具有高效的资源管理能力,易于集成和扩展。通过多工作进程并行处理,提高了系统吞吐量和响应速度。此外,FastMLX支持函数调用功能,进一步增强了其多功能性。
rllte - 强化学习研究和应用的长期演进项目
GithubRLLTE工具包开源项目强化学习生态系统算法实现
RLLTE项目受到电信长期演进标准的启发,旨在为强化学习研究与应用提供开发组件和标准。项目不仅提供高质量的算法实现,还作为开发算法的实用工具包。RLLTE支持模块化设计、优化硬件加速、兼容多种计算设备和自定义环境,且包含大量可重复使用的基准。
machine-learning-roadmap - 机器学习核心概念与工具指南
GithubMachine Learning开源项目机器学习工具机器学习数学机器学习资源机器学习过程
提供涵盖机器学习问题、流程、工具、数学基础和资源的完整路线图,帮助学习者全面掌握机器学习的核心内容。包含从问题定义到解决方案实施的详细步骤,并推荐相关学习资源,适合机器学习初学者和进阶者。
ML-University - 机器学习免费学习资源库
GitHubGithubML-University开源项目机器学习深度学习自然语言处理
ML-University是一个开源的机器学习学习资源库,汇集了顶尖大学和机构的免费课程。内容涵盖数学基础、机器学习、深度学习、自然语言处理等,适合不同层次的学习者。项目持续更新,提供系统化的学习路径,助力机器学习爱好者提升技能。
LabelLLM - 开源数据标注平台 优化LLM开发流程
GithubLabelLLM人工智能多模态开源开源项目数据标注平台
LabelLLM是一个开源数据标注平台,旨在优化大型语言模型(LLM)开发中的数据标注流程。该平台提供灵活配置、多模态数据支持、全面任务管理和AI辅助标注功能。LabelLLM适合独立开发者和中小型研究团队使用,可显著提高数据标注效率,为LLM训练数据准备提供有力支持。
mllm - 轻量级移动设备多模态大语言模型推理引擎
AI推理引擎Githubmultimodal LLM开源项目移动设备边缘计算量化
mllm是一款针对移动和边缘设备优化的多模态大语言模型推理引擎。该引擎采用纯C/C++实现,无外部依赖,支持ARM NEON和x86 AVX2指令集,并提供4位和6位整数量化。开发者可利用mllm构建智能个人助理、基于文本的图像搜索、屏幕视觉问答等移动应用,实现本地推理而无需上传敏感数据。
neoml - 跨平台多语言支持的端到端机器学习框架
ABBYYGithubNeoMLONNX开源项目机器学习框架神经网络
NeoML是一个端到端机器学习框架,可用于构建、训练和部署模型,适用于计算机视觉和自然语言处理任务,如图像预处理、分类、OCR和数据提取。支持100多种神经网络层类型和20多种传统机器学习算法,兼容CPU和GPU,并支持ONNX格式。适用的编程语言包括Python、C++、Java和Objective-C,且可运行于Windows、Linux、macOS、iOS和Android平台。
LightGBM - 高效梯度提升框架 支持大规模数据并行学习
GithubLightGBM决策树开源项目数据分析机器学习梯度提升
LightGBM是一个高效的梯度提升框架,采用树形学习算法。它具有训练速度快、内存消耗低、准确性高的特点,支持并行、分布式和GPU学习,可处理大规模数据。这个开源项目在机器学习竞赛中应用广泛,在公开数据集上的表现优于多个现有框架。LightGBM为用户提供了详细文档和丰富示例,适用于多种机器学习任务。
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。
mlx - 为Apple芯片优化的开源机器学习框架
APIApple芯片GithubMLX开源项目数组框架机器学习
MLX是一款针对Apple芯片优化的开源机器学习框架。它具有类NumPy的Python接口、可组合的函数转换、惰性计算和动态图构建等特性。通过统一内存模型,MLX支持在CPU和GPU间无缝切换。该框架为机器学习研究者提供了友好高效的开发环境,有助于快速验证创新想法。
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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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