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ABAGAIL

功能丰富的Java机器学习算法库

ABAGAIL是一个开源Java库,实现了多种机器学习和人工智能算法。它包含隐马尔可夫模型、神经网络、支持向量机、决策树等算法,并提供线性代数、优化和图算法支持。该项目适合喜欢自主实现算法的开发者,提供灵活的定制选项和示例代码,可用于解决离散优化问题和机器学习任务。

Java - Java算法实现库助力学习计算机科学基础
GitHubGithubJava开源项目教育目的算法
该Java算法实现库旨在教育目的,包含多种计算机科学概念的算法。项目鼓励实践学习,有助于深入理解算法原理。尽管效率可能不及标准库,但为学习者提供了宝贵的见解和经验。项目欢迎贡献,并有详细指南。
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。
tribuo - 提供分类、回归、聚类、异常检测和多标签分类的Java机器学习库
GithubJavaTribuo分类回归开源项目机器学习
Tribuo是一个用于分类、回归、聚类、异常检测和多标签分类的Java机器学习库。它提供加载、特征处理和数据转换的完整解决方案,并包括评估所有预测类型的类。Tribuo支持通过配置文件重复构建模型,并允许模型序列化以便跨平台部署。该库还集成了TensorFlow、ONNX和XGBoost等流行机器学习工具,并兼容多种Java平台版本。该项目由Oracle Labs领导,欢迎社区贡献。
mlimpl - 全面的机器学习和深度学习算法实现库
Github开源项目强化学习机器学习深度学习算法实现统计学习
mlimpl提供了多种机器学习、深度学习和强化学习算法的实现。从线性回归、决策树到CNN、GAN、LSTM等深度模型,以及多臂老虎机、马尔可夫决策过程、DQN、Actor-Critic等强化学习算法均有涵盖。代码结构类似sklearn,配有详细文档和注释,便于学习、应用和二次开发。
accel-brain-code - 深度学习和机器学习算法库集合
Github开源项目强化学习机器学习深度学习生成对抗网络自动编码器
accel-brain-code是一个开源项目,集成了多个深度学习和机器学习算法库。它包括自动编码器、生成对抗网络、深度强化学习等模块,旨在通过概念验证和研发创建原型。该项目探索了AI民主化后的机器学习研发可能性,为快速开发复杂AI系统提供了基础。其功能涵盖自动摘要、强化学习、生成对抗网络等多个领域。
abel - 数学生成式AI Abel 7B模型在GSM8K和MATH上取得突破性成果
AbelGAIRGithub开源项目数学推理模型性能生成性AI
Abel项目通过优化数学推理模型,在GSM8K和MATH数据集上取得了显著进展。特别是其7B模型达到了超过80%的准确率,并在多个数学数据集上展示了优秀的泛化能力。该项目采用独特的Parental Oversight策略和SFT(监督微调),显著提升了模型性能,无需依赖外部工具和奖励模型。
babyagi - 基于AI的自主任务管理框架
BabyAGIGithubOpenAI人工智能任务管理向量数据库开源项目
BabyAGI是一个结合OpenAI和向量数据库的任务管理框架。该系统能自动创建、排序和执行任务,基于设定目标和历史结果生成新任务。支持OpenAI和Llama等多种语言模型,适合长期任务管理。BabyAGI以简洁和可扩展性著称,为AI自主代理研究提供了基础平台。
djl - 简洁易用的Java深度学习框架,支持多引擎切换
Deep Java LibraryGithubJava框架开源开源项目机器学习深度学习
Deep Java Library (DJL) 是一个开源、高级、与深度学习引擎无关的Java框架,提供简单易用的深度学习体验。Java开发者无需成为机器学习专家即可使用现有技能构建、训练和部署模型。DJL支持自动选择CPU/GPU并提供最佳性能,用户可以随时在项目中切换引擎。其符合人体工程学的API接口指导用户完成深度学习任务,支持从模型加载到训练和推理的全流程操作,简化深度学习模型的集成。
MLAlgorithms - 机器学习算法从零实现的简洁教程
Deep learningGithubMachine learning algorithmsPythonRandom ForestsSupport vector machine开源项目
该项目提供简洁清晰的机器学习算法实现代码,适合希望学习算法内部机制或从头实现算法的用户。所有算法均用Python编写,依赖于numpy、scipy和autograd库。包括深度学习、线性回归、逻辑回归、随机森林、支持向量机、K-Means、GMM、KNN、朴素贝叶斯、PCA、因子分解机、受限玻尔兹曼机、t-SNE、梯度提升树和深度Q学习等算法。
spring-ai - Spring应用智能化开发框架
AI应用开发API抽象GithubRAGSpring AI开源项目模型交互
Spring AI是一个面向Spring开发者的AI开发框架,提供友好API和抽象层,简化AI应用开发流程。该项目集成了OpenAI、Azure OpenAI等多种主流AI模型,支持向量数据库、提示工程和文档处理等功能。开发者可借助Spring AI为应用添加聊天机器人、文本生成、知识问答等智能化特性。
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