ml_algo项目推荐

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ml_algo Machine learning algorithms in Dart programming language 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/ml_algo

项目基础介绍和主要编程语言

ml_algo是一个用Dart编程语言实现的机器学习算法库。该项目旨在为对Dart语言和数据科学感兴趣的开发者提供原生的机器学习算法实现。ml_algo库适用于Dart VM和Flutter，并且也可以通过WebAssembly在Web应用程序中使用其核心功能。

项目核心功能

ml_algo库提供了多种机器学习算法的实现，包括但不限于：

• 模型选择：

  • CrossValidator：用于创建交叉验证实例，帮助研究人员评估不同超参数下的预测质量。

• 分类算法：

  • LogisticRegressor：用于线性二分类任务。
  • SoftmaxRegressor：用于线性多分类任务。
  • DecisionTreeClassifier：基于决策树的分类器，适用于非线性数据。
  • KnnClassifier：基于k近邻算法的分类器。

• 回归算法：

  • LinearRegressor：用于寻找线性模式并预测实数结果。
  • KnnRegressor：基于k近邻算法的回归器，适用于捕捉非线性数据模式。

• 聚类和检索算法：

  • KDTree：用于高效数据检索。
  • LocalitySensitiveHashing：用于随机分区数据点，提高K近邻搜索效率。

项目最近更新的功能

ml_algo项目的最近更新主要集中在以下几个方面：

1. 性能优化：对现有算法的性能进行了优化，提高了算法的执行效率。
2. 新算法支持：增加了对新的机器学习算法的支持，如基于Newton-Raphson方法的Logistic回归实现。
3. API改进：改进了API的易用性和文档，使得开发者更容易上手和使用。
4. 错误修复：修复了之前版本中存在的一些bug，提高了库的稳定性和可靠性。

通过这些更新，ml_algo项目不仅提升了现有功能的性能和稳定性，还扩展了其功能范围，为开发者提供了更多选择和可能性。

ml_algo Machine learning algorithms in Dart programming language 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/ml_algo