Scala 机器学习库

自然语言处理

ScalaNLP—机器学习和数值计算库的套装

Breeze —Scala用的数值处理库

Chalk—自然语言处理库。

FACTORIE—可部署的概率建模工具包。用Scala实现的软件库。

为用户提供简洁的语言来创建关系因素图。评估參数并进行判断。

数据分析/数据可视化

MLlib in Apache Spark—Spark下的分布式机器学习库

Scalding —CAscading的Scala接口

Summing Bird—用Scalding 和 Storm进行Streaming MapReduce

Algebird —Scala的抽象代数工具

xerial —Scala的数据管理工具

simmer —化简你的数据,进行代数聚合的unix过滤器

PredictionIO —供软件开发人员和数据project师用的机器学习server。

BIDMat—支持大规模探索性数据分析的CPU和GPU加速矩阵库。

通用机器学习

Conjecture—Scalding下可扩展的机器学习框架

brushfire—scalding下的决策树工具。

ganitha —基于scalding的机器学习程序库

adam—使用Apache Avro, Apache Spark 和 Parquet的基因组处理引擎,有专用的文件格式,Apache 2软件许可。

bioscala —Scala语言可用的生物信息学程序库

BIDMach—机器学习CPU和GPU加速库。

Figaro - 一个构造概率性模型的Scala库

英文原文链接:Scala机器学习

时间: 2024-10-13 23:50:57

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Mlib机器学习库 1.1机器学习概念 机器学习有很多定义,倾向于下面这个定义.机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究.机器学习依赖数据经验并评估和优化算法所运行出的模型.机器学习算法尝试根据训练数据使得表示算法行为的数学目标最大化,并以此来进行预测或作出决定.机器学习问题分类为几种,包括分类.回归.聚类.所有的机器学习算法都经过一条流水线:提取训练数据的特征->基于特征向量训练模型->评估模型选择最佳.特征提取主要是提取训练数据中的数值特征,用于数学建模.机器学习一般有如下分类:

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