数据挖掘AI工具集合：提升分析效率的必备资源
Graph-based Deep Learning资源汇总 - 图神经网络相关会议论文及综述
本文汇总了图神经网络(GNN)领域的重要会议论文、综述文章、开源工具等资源,为研究者提供全面的学习参考。
awesome-AI-books项目介绍 - 人工智能学习资源大全
awesome-AI-books是一个精选的人工智能相关书籍、论文和学习资源的集合,涵盖了机器学习、深度学习、强化学习等多个领域,为AI学习者提供了丰富的学习材料。
k-means-constrained: 带有最小和最大聚类大小约束的K-means聚类算法
k-means-constrained是一种改进的K-means聚类算法,它允许用户为每个聚类指定最小和最大大小约束。该算法通过将聚类分配步骤转化为最小成本流问题来实现约束,在保持K-means高效性的同时提供了更灵活的聚类控制。
时间序列分割论文综述：最新进展与关键技术
本文全面梳理了时间序列分割领域的经典和最新研究成果，介绍了主要方法、关键技术和未来发展趋势，为该领域的研究者和实践者提供了系统的参考。
Awesome-Recsys: 推荐系统领域的前沿进展与研究动态
本文全面介绍了推荐系统领域的最新研究进展,涵盖了SIGIR、RecSys、WWW等顶级会议的最新论文,深入分析了大语言模型在推荐系统中的应用,以及序列推荐、跨域推荐、多模态推荐等热点方向的发展趋势。
Orange数据挖掘工具:无需编程的交互式数据分析平台
Orange是一款开源的数据挖 掘和可视化工具箱,适用于新手和专家。它通过可视化编程界面和丰富的组件,使用户无需编程或深入的数学知识就能进行数据探索和分析。本文将全面介绍Orange的主要特性、使用方法和应用场景,帮助读者了解这一强大而易用的数据科学平台。
异常检测资源全面综述:算法、工具与应用
本文全面介绍了异常检测领域的最新进展,包括主要算法、开源工具、数据集以及在各行业的典型应用,为研究人员和实践者提供了全面的参考资源。
STUMPY: 强大的Python时间序列分析库
STUMPY是一个功能强大且可扩展的Python库,用于高效计算矩阵概况,可以快速识别时间序列中的模式、异常和相似性。它为各种时间序列数据挖掘任务提供了简单而强大的工具。
catch22: 高效提取时间序列特征的开源工具包
catch22是一个用于从时间序列数据中提取22个关键特征的开源工具包,它提供了高效的C语言实现以及Python、R、Matlab和Julia等多种编程语言的接口。本文介绍了catch22的基本原理、主要功能以及在时间序列分类等任务中的应用。
ELKI: 强大的开源数据挖掘工具包
ELKI是一个用Java编写的开源数据挖掘软件,专注于聚类分析和异常检测等无监督学习算法的研究。它提供了高性能的索引结构和丰富的可扩展性,是数据挖掘研究和应用的理想工具。
AI在时间序列分析中的应用:最新进展与未来趋势
本文全面综述了人工智能在时间序列分析领域的最新研究成果,涵盖预测、异常检测、分类等多个任务,并探讨了未来发展趋势。
游戏数据集大全:人工智能和数据挖掘的宝藏
本文介绍了一个精心策划的游戏数据集和相关工具列表,涵盖了API、人工智能、数据集、市场研究等多个方面,为想要在数字游戏领域应用人工智能或数据挖掘的研究人员和开发者提供了丰富的资源。
Matminer：材料科学数据挖掘的开源利器
Matminer是一个强大的开源Python库，专为材料科学领域的数据挖掘和分析而设计。它使研 究人员能够轻松应用最先进的统计和机器学习算法到材料科学数据中，只需几行代码即可实现复杂的数据分析任务。
CC5205: 智利大学计算机科学系数据挖掘导论课程
CC5205是智利大学计算机科学系开设的一门数据挖掘导论课程。本课程涵盖了数据挖掘和机器学习的核心概念和技术,旨在培养学生在实际应用中分析和挖掘大规模数据的能力。
时间序列数据库TSDB：一站式时间序列数据管理工具
TSDB是一个强大的Python工具箱，能够通过一行代码加载172个公共时间序列数据集，涵盖医疗、金融、电力、交通、天气等多个领域，为机器学习和深度学习研究提供便利。
图神经网络研究综述:从基础到前沿
本文全面介绍了图神经网络(GNN)的发展历程、基本原理、主要模型以及最新研究进展,为读者提供了GNN领域的系统性概览。
Awesome AI Books: 人工智能学习资源宝库
探索 awesome-AI-books 项目,一个收集了大量人工智能相关书籍、论文和学习资源的开源仓库。从入门到进阶,从理论到实践,这里有你需要的一切AI学习材料。
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