MLJ（Julia中的机器学习）是一个用Julia编写的工具箱，为选择、调优、评估、组合和比较约200个用Julia和其他语言编写的机器学习模型提供了通用接口和元算法。
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MLJ最初是作为Alan Turing研究所的工具、实践和系统项目于2019年创建的。资金还来自于授予奥克兰大学的新西兰战略科学投资基金。
MLJ的开发得到了以下组织的支持：
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MLJ的功能分布在几个存储库中，如下面的依赖图所示。这些存储库位于JuliaAI伞形组织下。
<div align="center"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/e85fb106-ba8f-4fd6-9288-e183262872aa.svg" alt="依赖图"> </div>MLJ存储库的依赖图。虚线连接的存储库目前不存在，但已计划/提议。
<br> <p align="center"> <a href="CONTRIBUTING.md">贡献</a> • <a href="ORGANIZATION.md">代码组织</a> • <a href="ROADMAP.md">路线图</a> </br>贡献者
核心设计：A. Blaom, F. Kiraly, S. Vollmer
主要贡献者：A. Blaom
活跃维护者：A. Blaom, S. Okon, T. Lienart, D. Aluthge
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