- 授权协议: GPLv3
- 开发语言: Objective-C
- 操作系统: OS X
- 软件首页: https://github.com/yconst/YCML
软件介绍
YCML 是使用 Objective-C 编写的机器学习框架,也支持 Swift。
当前提供以下算法:
Gradient Descent Backpropagation [1]
Resilient Backpropagation (RProp) [2]
Extreme Learning Machines (ELM) [3]
Forward Selection using Orthogonal Least Squares (for RBF Net) [4, 5]
Forward Selection using Orthogonal Least Squares with the PRESS statistic [6]
在适用的情况下,实现了常规版本的算法。
YCML 同时包括一些优化算法,用来得到预测模型,可以用于以下算法:
Gradient Descent (Single-Objective, Unconstrained)
RProp Gradient Descent (Single-Objective, Unconstrained)
NSGA-II (Multi-Objective, Constrained) [7]
特性
学习
嵌入式模型输入/输出标准化设施
通用监督学习基类,适用于各种算法
强大和模块化的 Backprop 类
强大的 Dataframe 类
优化
为单个或者多个对象问题进行单独优化
用于优化的代理类
其他
基于 YCMatrix,一个矩阵库,使用加速框架来提升性能
使用 NSArray 类进行基础统计
算法分析-有效的学习方法(影印版)
Jeffrey J.McConnell / 高等教育出版社 / 2003-03-01 / 28.0
本书主要目标是提高读者关于算法对程序效率的影响等问题的认知水平,并培养读者分析程序中的算法所必需的技巧。各章材料以激发读者有效的、协同的学习方法的形式讲述。通过全面的论述和完整的数学推导,本书帮助读者最大限度地理解基本概念。 本书内容包括促使学生参与其中的大量程序设计课题。书中所有算法以伪码形式给出,使得具备条件表达式、循环与递归方面知识的读者均易于理解。本书以简洁的写作风格向读者介绍了兼具......一起来看看 《算法分析-有效的学习方法(影印版)》 这本书的介绍吧!
