YCMLObjective-C 机器学习框架
YCML 是使用 Objective-C 编写的机器学习框架,也支持 Swift。
当前提供以下算法:
-
Gradient Descent Backpropagation [1]
-
Resilient Backpropagation (RProp) [2]
-
Extreme Learning Machines (ELM) [3]
-
Forward Selection using Orthogonal Least Squares (for RBF Net) [4, 5]
-
Forward Selection using Orthogonal Least Squares with the PRESS statistic [6]
在适用的情况下,实现了常规版本的算法。
YCML 同时包括一些优化算法,用来得到预测模型,可以用于以下算法:
-
Gradient Descent (Single-Objective, Unconstrained)
-
RProp Gradient Descent (Single-Objective, Unconstrained)
-
NSGA-II (Multi-Objective, Constrained) [7]
特性
学习
-
嵌入式模型输入/输出标准化设施
-
通用监督学习基类,适用于各种算法
-
强大和模块化的 Backprop 类
-
强大的 Dataframe 类
优化
-
为单个或者多个对象问题进行单独优化
-
用于优化的代理类
其他
-
基于 YCMatrix,一个矩阵库,使用加速框架来提升性能
-
使用 NSArray 类进行基础统计
评论
Fuzzy机器学习框架
Fuzzy机器学习框架是一个程序库和一个使用直觉模糊数据的机器学习的GUI前端。该方法是基于直觉模糊集和可能性理论。进一步的特点是模糊的功能和类;基于语言变量的数值,枚举的功能和特点;用户自定义特征;
Fuzzy机器学习框架
0
ConjectureScala 机器学习框架
Conjecture是Esty开发的构建机器学习模型框架,在Hadoop中使用ScaldingDSL构建。Conjecture的目的是允许静态统计模型在广泛的产品设置中作为可变组件。应用包括等级,分类
ConjectureScala 机器学习框架
0
GoLearnGo 机器学习框架
GoLearn是一款Go语言机器学习框架,示例代码:package mainimport ( "fmt" "github.com/sjwhitworth/golearn/base"
GoLearnGo 机器学习框架
0