Scholar 项目使用教程

Scholar 项目使用教程

scholar Traditional machine learning on top of Nx 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scholar

1. 项目介绍

Scholar 是一个基于 Elixir 语言的机器学习库，构建在 Nx 之上。它提供了传统机器学习算法，包括分类、回归、聚类、降维、度量和预处理等功能。对于深度学习，建议使用 Axon；对于决策树/森林，建议使用 EXGBoost。

2. 项目快速启动

安装

在 mix.exs 文件中添加 Scholar 依赖：

def deps do
  [
    {:scholar, "~> 0.3.0"},
    {:exla, ">= 0.0.0"}
  ]
end

在 config/config.exs 文件中配置 Nx 后端：

import Config

config :nx, :default_backend, EXLA.Backend
config :nx, :default_defn_options, [compiler: EXLA, client: :host]

示例代码

以下是一个简单的聚类示例：

alias Scholar.Cluster

data = Nx.tensor([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]])
model = Cluster.KMeans.new(n_clusters: 2)
{centroids, labels} = Cluster.KMeans.fit(model, data)

IO.inspect(centroids)
IO.inspect(labels)

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

Scholar 可以用于各种机器学习任务，例如：

• 分类：使用 Scholar.Classification 模块进行分类任务。
• 回归：使用 Scholar.Regression 模块进行回归分析。
• 聚类：使用 Scholar.Cluster 模块进行数据聚类。

最佳实践

• 选择合适的算法：根据任务类型选择合适的算法，例如分类任务使用 Scholar.Classification 模块。
• 优化性能：使用 JIT 编译器（如 EXLA）来优化性能，特别是在处理大规模数据时。

4. 典型生态项目

• Nx：Scholar 的基础库，提供张量计算功能。
• Axon：用于深度学习的库，与 Scholar 结合使用可以构建更复杂的模型。
• EXGBoost：用于决策树和随机森林的库，适合处理结构化数据。

通过这些生态项目，Scholar 可以构建出强大的机器学习解决方案。

scholar Traditional machine learning on top of Nx 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scholar