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This project is a collection of supervised and unsupervised machine learning algorithms implemented from scratch using Python. It serves as an educational resource for studying model training, parameter optimization, and the implementation of core predictive models. The library provides a variety of supervised learning tools, including linear and logistic regression, decision trees, and support vector machines. It also features unsupervised learning capabilities for discovering patterns in unlabeled datasets through clustering algorithms. Broad capability areas include ensemble learning thro

find3 ist ein Indoor-Positionierungs-Framework, das physische Standorte innerhalb von Gebäuden durch die Analyse drahtloser Signalmuster und Hardware-Fingerabdrücke bestimmt. Es fungiert als Machine-Learning-Standortklassifikator, der Echtzeit-Signaldaten mit einer Datenbank bekannter Fingerabdrücke abgleicht, um interne Positionen zu identifizieren. Das System enthält ein Tool für Wireless-Signal-Fingerprinting, das zum Scannen von Hardwareschnittstellen und zum Sammeln von Signalstärkedaten für das Standort-Mapping verwendet wird. Diese Daten werden in einer komprimierten relationalen Signaldatenbank gepflegt, die für den schnellen Abruf von Hardwareadressen und Signalstärken ausgelegt ist. Das Framework deckt ein breites Spektrum an Funktionen ab, einschließlich passivem Signal-Scanning, Datenerfassung für Fingerprinting und der Verwendung von Machine-Learning-Klassifikatoren zur Schätzung und Bestimmung präziser Indoor-Positionen.

Dieses Projekt ist eine Data-Mining-Algorithmus-Library und eine Referenzimplementierung für Machine Learning. Es bietet eine Sammlung von Tools zur Durchführung von Klassifizierung, Clustering und Assoziationsregel-Mining sowie ein Toolkit für naturinspirierte Optimierung. Die Library enthält spezialisierte Dienstprogramme für Graph- und Sequenz-Mining, die die Extraktion häufiger Teilgraphen und sequenzieller Muster ermöglichen. Zudem verfügt sie über ein Dienstprogramm zur Dimensionsreduktion, das die Rough-Set-Theorie nutzt, um redundante Attribute aus Datensätzen zu entfernen. Das Projekt deckt ein breites Spektrum analytischer Fähigkeiten ab, darunter Netzwerk- und Graphanalyse zur Bewertung der Knotenwichtigkeit sowie die Verwendung probabilistischer Modelle und Entscheidungsbäume zur Datenklassifizierung. Es implementiert zudem distanz- und dichte-basierte Methoden zur Gruppierung von Daten sowie heuristik-basierte Suchmuster zur Lösung komplexer Optimierungsprobleme.

Dieses Repository dient als Bildungsressource für die Implementierung von Graph Neural Networks mit Python. Es bietet eine Sammlung strukturierter Codebeispiele und Tutorials, die Entwickler durch den Prozess des Aufbaus und Trainings von Machine-Learning-Modellen führen, die auf komplexen, miteinander verbundenen Datensätzen operieren. Das Projekt deckt die Kernmechaniken des graphbasierten Deep Learnings ab, einschließlich Message-Passing-Architekturen, Feature-Aggregation und dem Stapeln von Convolutional Layers. Es demonstriert, wie man nicht-euklidische Daten als statische Graphen darstellt und wie man den Speicher während des Trainings durch Mini-Batch-Sampling-Techniken verwaltet. Die enthaltenen Implementierungen adressieren gängige analytische Aufgaben wie Knotenklassifizierung, Graph-Strukturvorhersage und die Integration heterogener Datenquellen in einheitliche Modelle. Das Repository ist als eine Reihe praktischer Übungen organisiert, die theoretische Graph-Konzepte in funktionale Machine-Learning-Workflows übersetzen.