clustering

Klasterisasi Anotasi Peta yang Mudah 📍

Foldseek memungkinkan perbandingan kumpulan struktur besar yang cepat dan sensitif.

AI Multimodal Berukuran Saku untuk pemahaman dan pembuatan konten lintas teks multibahasa, gambar, dan 🔜 video, hingga 5x lebih cepat dari OpenAI CLIP dan LLaVA 🖼️ & 🖋️

Jarak deret waktu: Dynamic Time Warping (implementasi DTW cepat dalam C)

pyclustering adalah pustaka data mining Python dan C++.

Kumpulan berbagai algoritma yang diimplementasikan dalam R.

Library C++ yang ringan untuk bekerja dengan data point cloud

RAFT berisi algoritma fundamental dan primitif yang banyak digunakan untuk machine learning daninformation retrieval. Algoritma ini dipercepat dengan CUDA dan membentuk blok penyusun untuk menulis aplikasi berkinerja tinggi dengan lebih mudah.

EliasDB a graph-based database.

[IEEE T-KDE 2026] Awesome Deep Graph Clustering adalah kumpulan metode deep graph clustering SOTA dan terbaru (makalah, kode, dan dataset).

iodine - Server HTTP / WebSockets untuk Ruby dengan dukungan Pub/Sub

Modul berbasis scikit-learn untuk klasifikasi multi-label dan lainnya

Pustaka komprehensif untuk pembelajaran mesin dan komputasi numerik. Terapkan Machine Learning dengan Rust menggunakan prinsip dasar.

Server HTTP berkinerja tinggi untuk Ruby

🤖 Contoh algoritma machine learning populer dalam MatLab/Octave dengan penjelasan kode dan matematika.

Penambang templat log streaming yang tangguh berdasarkan algoritma Drain

cuVS - pustaka untuk pencarian vektor dan pengelompokan pada GPU.

Toolkit Data Mining ELKI

InfluxDB Cluster - Alternatif Open Source untuk InfluxDB Enterprise

Alat sumber terbuka serbaguna untuk analisis mikrobioma

Klasterisasi peta React Native untuk Android dan iOS.

Pencocokan kabur (fuzzy matching) yang mudah, pengambilan informasi, dan blok bangunan NLP untuk JavaScript.

Kode untuk Hands-on Unsupervised Learning Using Python (O'Reilly Media)

MOA adalah framework sumber terbuka untuk penambangan aliran data besar. Ini mencakup koleksi algoritma pembelajaran mesin (klasifikasi, regresi, pengelompokan, deteksi outlier, deteksi pergeseran konsep, dan sistem rekomendasi) serta alat untuk evaluasi.

Implementasi C++ dan paket Python untuk BanditPAM

Apache Commons Math

Sistem manajemen basis data multi-paradigma ACID C# .NET NOSQL (penyimpanan kunci-nilai, penyimpanan objek tersemat, TextSearch, SemanticSearch, lapisan Vektor).

Kelompokkan email Anda secara visual berdasarkan pengirim, domain, dan lainnya untuk mengidentifikasi sampah

[Temuan EMNLP'25] Sistem Graph RAG yang mudah digunakan menggunakan pengetahuan hierarkis.

Implementasi ulang Python dari algoritma clustering spektral (terbatas) yang digunakan dalam makalah diarisasi pembicara Google.