一个很好的Machine Learning的开源工具网站

最新推荐文章于 2025-04-13 18:12:26 发布
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#machine learning #开源工具

mloss.org提供了一系列开源机器学习工具的简介、协议信息及下载链接，并附带相关项目的视频介绍，是寻找高质量开源机器学习资源的理想平台。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

[url="http://www.mloss.org/software/"]mloss.org[/url]
http://www.mloss.org/software/
提供了工具的简要的介绍，开源的协议，以及下载的链接等。
还提供了相关项目的一些视频介绍。
Zero Knowledge Machine Learning-ZKML
ZJQ的博客
07-05 865
定义：zkML是将零知识证明技术应用于机器学习领域，通过零知识证明来保证机器学习模型的隐私性和推理过程的可验证性。背景：随着AI技术的快速发展，尤其是生成式AI（如ChatGPT、Midjourney等）的广泛应用，数据隐私和模型安全性成为亟待解决的问题。zkML技术的出现，为这些问题提供了可能的解决方案。
arcgispro中机器学习部分
Z_W_H_的博客
10-31 601
安装路径\GeoScene\Pro\bin\Python\envs\arcgispro-py3\Lib\site-packages\arcgis\learn。安装路径\GeoScene\Pro\bin\Python\envs\arcgispro-py3\Lib\site-package\arcgis。从运行结果可以看出arcgispro的automl相关工具，基本使用的是mljar包。以automl进行训练工具为例，工具导入模块中涉及机器学习的模块。可以看出arcgis所用的库。
Machine Learning (Tom) 中文清晰版
12-09
machine learning 最经典的教材，卡内基梅隆教材，数学原理娓娓道来，是励志学习machine learning人士必读之书。
机器学习工具综述
happytofly的博客
01-19 531
原作者：Jason Brownlee工具是机器学习的重要组成部分，选择合适的工具与使用最好的算法同等重要。在这篇文章中，你将会见识到各种机器学习工具。了解它们为什么重要，以及可供选择的工具类型。为什么要使用工具机器学习工具使得应用机器学习更快，更简单，更有趣。 更快：好工具可以自动化应用机器学习过程中的每一步。这意味着，从提出创意到得到结果的时间大大缩短。如果你从头开始自己实现每一个功能，这花的时...
一些machine learning的网站总结
lxiaoxiaot的专栏
05-02 974
<br /><br />从cvchina上看到的，转载自demonstrate 的 blog<br /><br />自己稍作补充。这里搜集了一些常见的和 machine learning 相关的网站，按照 topic 来分。<br />Active Learninghttp://active-learning.net/，这里包括了关于Active Learning理论以及应用的一些文章，特别是那篇Survey。<br />Transfer Learninghttp://www.cse.ust.hk/TL/，
一些机器学习（Machine Learning）的网站总结
chinaliping的专栏
10-11 1805
这里搜集了一些常见的和 machine learning 相关的网站，按照 topic 来分。RMw平坦软件园 Active LearningRMw平坦软件园 http://active-learning.net/，这里包括了关于Active Learning理论以及应用的一些文章，特别是那篇Survey。 Transfer LearningRMw平坦软件园 http://ww
开源项目Easy Machine Learning简介
君浪的博客
10-24 1384
Easy Machine Learning这个项目是网络数据挖掘课上老师团队做系统，推荐给我们用来做大作业，目前只学了点皮毛，先对项目的简介进行大概的翻译。
Machine Learning with Python
04-19
- PyTorch：由Facebook的人工智能研究团队开发，它是一个开源机器学习库，基于动态计算图，被广泛用于计算机视觉和自然语言处理领域。 - Numpy：一个基础库，提供了高性能的多维数组对象以及用于处理数组的工具。 ...
ex1.rar_ex1 license_machineLearning_matlab
07-15
这个作业可能涉及了基本的机器学习概念和算法，为初学者提供了一个很好的实践平台。MATLAB是一种强大的数值计算和数据可视化工具，常用于科学计算、工程分析以及机器学习领域。 从"ex1"这个文件名来看，我们可以...
Some ML Software
weixin_30832143的博客
07-30 247
[www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm / *LibSVM*] [http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/ *Weka*] [http://yale.sf.net/ *Yale*] [http://www.prtools.org/* PRTools*] [http://bnt.sourceforge.net/ *Bayes Net T...
2020之最,最实用的Machine Learning工具有哪些
hdx柿子的博客
04-02 741
感谢参考原文-http://bjbsair.com/2020-04-01/tech-info/18228.html 全文共2754字，预计学习时长11分钟 图源：unsplash 就如同制作米其林菜肴，拥有井井有条的厨房固然重要，但可选择的东西太多也着实让人烦恼，建立良好的机器学习（ML）应用程序也是如此。 当然啦，如果你有其他更好的选择，也欢迎在评论区告诉小芯。 常见问题 “如何构建优秀的...
机器学习(Machine Learning)与深度学习(Deep Learning)资料 之 相关框架、库、软件、工具、github、工程
buxinchun的专栏
06-15 952
以下内容摘选自：https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl2.md                          https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md《A Plethora of Tools for Machine Learning》介绍:机器学习工具包/库的综述/比较.《T...
在ArcGIS Pro中使用随机森林（Random Forest）算法制作土壤类型地图是一种基于机器学习的土壤分类方法。以下是使用ArcGIS Pro进行土壤类型分类的一般步骤
u014386349的博客
06-15 3498
这种方法的优势在于它能够处理大量的数据，并且不需要进行复杂的数据预处理，但在实际操作中可能需要多次迭代和参数调整来优化模型性能。- 在ArcGIS Pro中，确保已安装必要的ArcGIS Pro扩展，如ArcGIS Machine Learning扩展，以便使用随机森林算法。- **训练数据**：这些数据用于训练随机森林模型。- **特征数据**：收集土壤样本点的空间数据，这些数据应包含土壤属性，如质地、颜色、pH值、含水量等。- 训练完成后，使用未参与训练的数据对模型进行评估，以确保模型的准确性。
ArcGIS 中的机器学习 ： 在 GIS 中绘制土地利用土地覆被地图
最新发布
jianqimingtian的博客
04-13 499
中的机器学习和遥感数据进行土地利用/土地覆盖制图本课程旨在让使用 ArcGIS 进行基本地理空间数据/GIS/遥感分析的用户执行更高级的地理空间分析任务，包括使用各种不同数据的基于对象的图像分析和应用机器学习最先进的算法。除了让您精通 ArcGIS 进行空间数据分析之外，您还将获得一个强大的机会，学习如何使用 ArcGIS 进行基于卫星的高级图像分析，以完成遥感中最需要的任务，即土地利用和土地覆盖制图。每场讲座都旨在以可演示且易于理解的方式提高您的 GIS 和遥感技能，并为您提供实际可行的解决方案。
ArcGIS+人工智能——之机器学习简介
GIS哼哈哈的博客
08-17 4796
https://pro.arcgis.com/zh-cn/pro-app/tool-reference/image-analyst/understanding-segmentation-and-classification.htm 影像分割和分类工具提供了一种基于对象从影像中提取要素的方法。这些对象通过影像分割过程创建，其中将紧密邻近且具有相似光谱特性的像素分组到同一分割中。可将具有某些形状、光谱特性和空间特征的分割进一步分组到对象中。然后可将对象分组到表示地面上真实世界要素的类中。还可以在像素影像（例如传
【Machine Learning】1-7 总结
weixin_38716567的博客
01-17 165
前面7章主要介绍一些比较简单的基础知识，包括线性回归、逻辑回归，迭代过程的梯度下降算法，正则化等等，这些在优化理论的学习中有更详细的介绍。...
看懂信息检索和网络数据挖掘领域论文的必备知识总结
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06-15 2万+
信息检索和网络数据领域（WWW, SIGIR, CIKM, WSDM, ACL, EMNLP等）的论文中常用的模型和技术总结 引子：对于这个领域的博士生来说，看懂论文是入行了解大家在做什么的研究基础，通常我们会去看一本书。看一本书固然是好，但是有一个很大的缺点：一本书本身自成体系，所以包含太多东西，很多内容看了，但是实际上却用不到。这虽然不能说是一种浪费，但是却没有把有限力气花在刀口上。
python machine learning
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无论您是想构建一个简单的预测模型还是一个复杂的神经网络，Python都是一个非常好的选择。没错，Python和机器学习密切相关，Python作为一种高级编程语言，具有易学、易用、易扩展等优点，因此它成为了机器学习的首选...
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