Sklearn for Go：将Python机器学习库移植到Go语言的尝试

Sklearn for Go：将Python机器学习库移植到Go语言的尝试

sklearn bits of sklearn ported to Go #golang 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sk/sklearn

1. 项目基础介绍

Sklearn for Go是一个开源项目，旨在将Python中广泛使用的机器学习库scikit-learn的部分功能移植到Go语言中。该项目由Pascal Masschelier发起，并得到了开源社区的贡献。通过这个项目，开发者可以在Go语言环境中实现一些基础的机器学习算法和应用。

主要编程语言：Go

2. 项目核心功能

Sklearn for Go提供了以下核心功能：

• 数据集加载：支持加载多种常见的数据集，如Iris、Breast Cancer等。
• 聚类算法：包括DBSCAN和KMeans等聚类算法。
• 插值方法：实现了CubicSpline、Interp1d和Interp2d等插值方法。
• 高斯过程：包括ConstantKernel、WhiteKernel和RBF等高斯过程相关的内核。
• 线性模型：支持LinearRegression、BayesianRidge、MultiTaskElasticNet等多种线性模型。
• 评估指标：包括AccuracyScore、PrecisionScore、RecallScore等多个评估指标。
• 模型选择：实现了KFold、CrossValidate等模型选择方法。
• 最近邻算法：包括KNeighborsClassifier、KNeighborsRegressor等多种最近邻算法。
• 神经网络：支持MLPClassifier和MLPRegressor等基于多层感知机的神经网络模型。
• 预处理：包括MinMaxScaler、StandardScaler、RobustScaler等多种数据预处理方法。
• 支持向量机：实现了SVC和SVR等支持向量机算法。

3. 项目最近更新的功能

目前项目最近的更新内容没有具体列出，但根据项目的活跃度和社区贡献情况，可以推测以下内容可能包含在最近的更新中：

• 算法的优化和性能提升：对已有算法进行性能优化，提升计算效率和准确率。
• 新算法的引入：根据社区需求，引入新的机器学习算法和功能。
• 文档和测试的完善：持续更新项目文档，提高易用性；增加测试用例，确保代码质量。

Sklearn for Go项目持续发展中，欢迎感兴趣的开发者参与贡献和测试。

sklearn bits of sklearn ported to Go #golang 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sk/sklearn