机器学习和数据科学

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机器学习和数据科学

• Infer.NET - 一个用于在图形模型中运行贝叶斯推理的框架。它也可以用于概率编程。
• Accord.NET - 机器学习框架，结合了音频和图像处理库（计算机视觉、计算机听觉、信号处理和统计学）。
• Accord.NET Extensions - 高级图像处理和计算机视觉算法，作为流畅扩展制作。
• AForge.NET - 面向计算机视觉和人工智能领域的开发人员和研究人员的框架（图像处理、神经网络、遗传算法、机器学习、机器人技术）。
• Catalyst - 受到 spaCy 启发的跨平台自然语言处理（NLP）库，具有预训练模型，支持训练词和文档嵌入，以及灵活的实体识别模型。是 SciSharp Stack 的一部分。
• Deedle - 用于C#和F#的数据框架和（时间）序列库，用于探索性数据处理。
• FsLab - 用于F#和.NET的数据科学和机器学习库集合。
• GeneticSharp - 跨平台的.NET Core和.NET Framework的遗传算法库。该库有多个GA运算符的实现，如选择、交叉、突变、重新插入和终止。
• numl - 旨在包括最流行的监督和无监督学习算法，同时尽量减少创建预测模型所涉及的摩擦。
• ML.NET - 跨平台的开源机器学习框架，使机器学习对.NET开发人员更加可访问。
• R Provider - 一种类型提供程序，以类型安全的方式向F#调用者暴露R包和函数。
• F# Data - 用于访问XML、JSON、CSV和HTML文件（基于示例文档）以及访问世界银行数据的F#类型提供程序。
• Spreads - 用于实时和探索性数据流分析的系列和面板。Spreads库经过性能和内存使用的优化。它比其他开源项目快几倍。
• SciSharp STACK - 由将最流行的Python库移植到C#而创建的.NET的丰富机器学习生态系统。
• Synapses - 一个用F#编写的内存中的神经网络库。
• m2cgen - 用于将经过训练的经典ML模型转换为本机.NET（C#、F#或Visual Basic）代码的CLI工具，零依赖性。
  

• TensorFlowSharp - 适用于.NET语言的TensorFlow API。
• WaveFunctionCollapse - 借助量子力学的思想，从单个例子​​生成itmap和tilemap。
• SiaNet - 具有CUDA / OpenCL支持的易于使用的C＃深度学习。