机器学习模型 转换成 零依赖 代码

最新推荐文章于 2024-12-31 14:18:15 发布
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m2cgen

m2cgen (Model 2 Code Generator) - is a lightweight library which provides an easy way to transpile trained statistical models into a native code (Python, C, Java).

github:https://github.com/BayesWitnesses/m2cgen

目前支持python 3.4, 3.5, 3.6 和3.7版本（本人是mac环境，python3.5.4安装不了，使用python3.6.8安装成功了）

目前支持的模型：

 

  Classification Regression
Linear LogisticRegression, LogisticRegressionCV, RidgeClassifier, RidgeClassifierCV, SGDClassifier, PassiveAggressiveClassifier LinearRegression, HuberRegressor, ElasticNet, ElasticNetCV, TheilSenRegressor, Lars, LarsCV, Lasso, LassoCV, LassoLars, LassoLarsIC, OrthogonalMatchingPursuit, OrthogonalMatchingPursuitCV, Ridge, RidgeCV, BayesianRidge, ARDRegression, SGDRegressor, P
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Python机器学习实战：机器学习模型的部署与规模化运维 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 1. 背景介绍 1.1 问题的由来
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机器学习模型如何转换成零依赖代码
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答:m2cgen 仓库地址: 　　https://github.com/BayesWitnesses/m2cgen 转载于:https://www.cnblogs.com/dakewei/p/10511542.html
零代码实现基于机器学习的游戏运营优化
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零代码！完成数据分析、机器学习
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零代码！完成数据分析、机器学习最近参加了一个数据建模比赛，举办方介绍了了一款软件叫看了他演示的功能可以说就办了三件事方便！方便！还是***方便！一拖一拽一点简直不要太快而且分析步骤，输出结果，图表说明应有尽有以官网自带的青少年样本中的身高-体重的正态检验为例只需将需要的特征列按指示拖拽就可以得到丰富的分析结果：其中对显著性水平进行了解释同时针对数据给出结论红色方框中的等也均有体现生成的为doc文件和pdf文件不止如此spsspro功能极其丰富。...
机器学习系列8 构建Web应用以使用机器学习模型
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在本教程中，我们将深入探讨如何将机器学习模型集成到Web应用程序中，让非技术人员也能通过用户友好的界面与预训练的模型互动。这在标题和描述中已经有所提及，我们将重点关注以下几个关键知识点： 1. **机器学习...
Python-MachineLearning-机器学习模型
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机器学习模型的构建和训练是实现机器学习的核心环节，而Python语言由于其简洁明了、易于上手的特点，成为了开发机器学习模型的首选编程语言之一。Python-MachineLearning-机器学习模型这一主题，正是聚焦于如何使用...
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Python机器学习算法源代码是一个非常宝贵的资源，它涵盖了多种常用的学习模型，包括线性回归、逻辑回归、决策树、K-近邻（KNN）、朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）以及K-Means聚类。这些算法在...
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m2cgen：将ML模型转换为零依赖项的本地代码（Java，C，Python，Go，JavaScript，Visual Basic，C＃，R，PowerShell，PHP，Dart，Haskell，Ruby）
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m2cgen m2cgen （模型2代码生成器）-是一个轻量级的库，它提供了一种简便的方法，可以将经过训练的统计模型转换为本地代码（Python，C，Java，Go，JavaScript，Visual Basic，C＃，PowerShell，R，PHP，Dart， Haskell，Ruby，F＃）。 安装 支持的Python版本> = 3.6 。 pip install m2cgen 支持的语言 C C＃ 镖 F＃ 走 哈斯克尔 Java JavaScript PHP 电源外壳 Python [R Ruby Visual Basic（与VBA兼容） 支持的型号 分类 回归 线性的 scikit学习 Logistic回归 Logistic回归 被动攻击性分类器 感知器 岭分类器 RidgeClassifierCV SGD分类器 闪电 AdaGradClassifier CD分类器 Fista分类器 SAGA分类器 SAG分类器 SDCA分类器 SGD分类器 scikit学习 ARD回归 贝叶斯里奇 弹性网 ElasticNetCV 伽玛回归 HuberRegress
推荐 ：仅需六步，从零实现机器学习算法！
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选自Data Optimal；机器之心编译；参与：李诗萌、路本文以感知器为例，介绍了从零实现机器学习方法的具体步骤以及重要性。从头开始写机器学习算法能够获得很多经验。当你...
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探秘M2CGen：一款强大的模型到代码生成器 项目简介 在机器学习领域， 是一个独特的开源项目，它能够将训练好的机器学习模型（包括深度学习和传统统计模型）转换为可执行的代码，支持多种编程语言如Python, Java, C++, Go等。这意味着你可以轻松地在没有原生库支持的环境中部署你的模型。 技术分析 M2CGen的核心是一个灵活且高度优化的模型抽象层，它能够理解并解析各种模型结构。其工作流程...
【xgboost】使用m2cgen将xgboost模型转化为C代码
flyconley的博客
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m2cgen 简介 m2cgen（Model 2 Code Generator）-是一个轻量级库，它提供了一种将经过训练的统计模型转换为本机代码（Python、C、Java、Go、JavaScript、Visual Basic、C#、PowerShell、R、PHP、Dart、Haskell、Ruby、F#、Rust）的简便方法。 简而言之，它可以将python scikit-learn 等训练的机器学习模型转成C，JAVA等能够直接运行的代码，从而在无需依赖库的情况下直接运行 m2cgen 安装
Python上训练好机器学习模型后转成C或C++
weixin_46568899的博客
12-31 428
等，并能够将这些模型转换为多种编程语言的代码，如 C、C++、Go、Java、JavaScript、Python、Rust、Visual Basic .NET 等。（Model 2 Code Generator）是一个开源工具，它支持多种流行的机器学习库和框架，包括。（Model 2 Code Generator）将训练好的机器学习模型转换为独立的、可移植的代码。
Python模型完美切换SAS，还能这么玩。。
sixqingfeng的博客
07-11 609
大家都知道， 和 是两个很常用的数据挖掘工具。Python 开源、免费、有丰富的三方库，一般在互联网公司广泛使用。而SAS需付费，且费用较高，一般互联网公司无法承担，更多的是在银行等传统金融机构中使用，不过这两年由于Python太火，原本使用SAS的也开始逐渐转向Python了。拥抱开源，越来越多的爱好者造出优秀的Python轮子，比如当下比较流行的万金油模型、，在各种竞赛的top级方案中均有被使用。而SAS的脚步就比较慢了，对于一些比较新的东西都无法直接提供，所以对于那些使用SAS的朋友，就很难受了。一
m2cgen 模型代码生成器的使用
qq_36178962的博客
06-19 1810
m2cgen模型代码生成器的使用 @【TOC】 前言 m2cgen是一个轻量级的python库，可以将经过训练的模型转换为代码，支持的语言包括如下： C C# Dart F# Go Haskell Java JavaScript PHP PowerShell Python R Ruby Visual Basic (VBA-compatible) 支持的模型包括主流的scikit-learn的线性模型，SVM和树等，也包括XGBoost等，具体的可以查看官网的说明：m2cgen支持的模型 安装 需要注意的
将机器学习模型转换成Java、C等
南洲.的博客
07-10 1525
m2cgen (Model 2 Code Generator) - is a lightweight library which provides an easy way to transpile trained statistical models into a native code (Python, C, Java, Go). Installation Supported Languages...
sklearn-porter库和m2cgen库的比较
Huichin_Min的博客
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sklearn-porter库支持转换的分类模型和回归模型如下： sklearn-porter库缺点：回归模型的支持不够 m2cgen库支持转换的分类模型和回归模型如下： m2cgen支持较多分类和回归模型（测试了一下分类模型导出为c代码，但出现错误，感觉分类模型导出不好用，回归模型导出可以正常编译运行） 使用建议： 分类模型导出使用sklearn-porter库，回归模型导出使用m2cgen库，需要使用其它暂不支持的机器学习模型，需要自己查找c/c++接口或java接口； 以上两个库针对机器学习的模型
探索机器学习模型在预测领域的应用
综上所述，机器学习模型预测是一个包含多个环节的综合技术，它依赖于高质量的数据、合适的算法以及细致的调优过程。随着技术的不断进步，机器学习在各行各业的应用将越来越广泛，其预测能力也会越来越强，为人类社会...
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