Excel mlbench 基准测试套件：评估机器学习模型性能的标准
Excel MLBench基准测试套件专为评估机器学习模型性能设计，涵盖NLP、CV及信号处理领域。该工具集成了75个Kaggle竞赛任务，提供标准化流程和自动化执行功能，通过排行榜展示AI代理能力，便于开发者比较模型性能。
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Excel weka 接口指南：连接 Java 机器学习库到 Excel 的方法
在现代数据分析中，结合Java的Weka与Excel可提升数据处理灵活性。通过安装Java和相关库如Apache POI、Weka，准备Excel数据后，用Java代码读取数据并加载至Weka进行机器学习建模。这能提高分析效率，深度挖掘数据价值。
Excel Orange 数据挖掘软件包：Python 环境下的可视化分析工具
Excel Orange是一款基于Python的可视化数据挖掘工具，提供直观的图形界面和丰富的组件库，支持无需编程的数据探索与分析。它结合了C++和Python的优势，具有高交互性、智能可视化、灵活性及多平台兼容性，适合各层次用户快速上手并提高工作效率。
Excel TensorFlow for Excel：在 Excel 中使用深度学习框架的可能性探讨
科技发展促使人工智能和机器学习技术，尤其是TensorFlow，广泛应用于深度学习。结合Excel的数据处理能力，本文探讨了在Excel中应用TensorFlow的可能性、技术实现及实际应用案例，如金融风控、销售预测和市场分析等。虽然面临技术门槛、性能和兼容性等挑战，但通过培训课程和工具优化可以解决这些问题。
Excel PyTorch Lightning for Excel: 利用 PyTorch 的强大功能进行实验性研究
Excel和PyTorch Lightning结合可简化研究流程。Excel助于数据管理与分析，而PyTorch Lightning优化模型训练。两者配合使用，能大幅提升科研效率。
Excel MathWorks MATLAB Engine API for Excel: 在 Excel 中调用 MATLAB 函数的方法介绍
在现代数据分析和工程计算中，Excel 和 MATLAB 都是强大的工具。本文介绍了三种在 Excel 中调用 MATLAB 函数的方法：使用 MATLAB 的 Excel Link 程序、通过 COM 接口和借助第三方插件。每种方法都有其独特的优势和适用场景。
Excel H2O.ai for Excel: 开源机器学习平台H2O的整合教程
在当今数据时代，掌握数据分析和机器学习技能至关重要。本文介绍如何通过Excel集成H2O.ai，简化数据分析与建模流程。H2O.ai是一个支持多语言和大数据技术的开源机器学习平台。安装H2O后，可在Excel中使用其功能进行数据分析、预处理及模型构建，提升效率并简化操作。
Excel Microsoft ML.NET Integration: .NET环境下的机器学习解决方案概览
Microsoft ML.NET框架是一个跨平台的开源机器学习工具，专为.NET开发者设计。它简化了在.NET应用程序中集成机器学习模型的过程，并提供了AutoML功能以自动处理复杂环节。用户可以通过安装扩展或使用Azure服务在Excel中利用ML.NET功能，实现数据处理和分析的自动化。