ruby中的機器學習算法

Question

我正在跟隨斯坦福機器學習課程 。 Andrew Ng和我想開始在ruby中實現這些例子。

是否有任何框架/ gems / libs /現有代碼在ruby中接近機器學習？ 我發現了一些與此相關的問題和一些項目，但似乎已經很老了。

Answer 1

算法本身不是特定於語言的。 您可以使用您想要的任何語言實現它們。 為了獲得最高效率，您需要使用基於矩陣/矢量的計算。

Ruby有一個內置的Matrix類 ，您可以使用它來實現這些算法。 實現將與使用Octave的實現非常相似。 您自己實現算法所需的一切都包含在1.9+的基本標准庫中。

使用Octave是因為它提供了一個徹底且簡單的Matrix庫。

Answer 2

一定要檢查這個要點，它有很多信息：

• Ruby中的機器學習資源

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此外，以下是一些值得注意的算法庫（可能已經或可能沒有在上面的要點中列出）：

• AI4R

  http://www.ai4r.org/ - https://github.com/SergioFierens/ai4r

  AI4R是一個ruby算法實現的集合，涵蓋了幾個人工智能領域，以及使用它們的簡單實際例子。 AI研究人員的Ruby操場。 它實現：

  • 遺傳算法

  • 自組織地圖（SOM）

  • 神經網絡：具有反向傳播學習的多層感知器，Hopfield網絡。

  • 自動分類器（機器學習）：ID3（決策樹），PRISM（J. Cendrowska，1987），多層感知器，OneR（AKA一個屬性規則，1R），ZeroR，超管，朴素貝葉斯，IB1（D。Aha，D。 Kibler - 1991）。

  • 數據聚類：K-means，Bisecting k-means，Single linkage，Complete linkage，Average linkage，Weighted Average linkage，Centroid linkage，Median linkage，Ward's method linkage，Diana（Divisive Analysis）

• kmeans-clusterer - Ruby中的k-means聚類：

  https://github.com/gbuesing/kmeans-clusterer

• kmeans-clustering - 用於並行k-means聚類的簡單Ruby gem：

  https://github.com/vaneyckt/kmeans-clustering

• tlearn-rb - Ruby的循環神經網絡庫：

  https://github.com/josephwilk/tlearn-rb

• TensorFlow Ruby包裝器 - 在撰寫本文時，似乎工作即將開始構建TensorFlow Ruby API：

  https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/50#issuecomment-216200945

如果JRuby是Ruby的可行替代方案：

• weka-jruby - 基於Weka Java庫的JRuby進行機器學習和數據挖掘：

  https://github.com/paulgoetze/weka-jruby

• jruby_mahout - JRuby Mahout是一個在JRuby世界中釋放Apache Mahout強大功能的寶石：

  https://github.com/vasinov/jruby_mahout

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更新：上面Ruby gist中的機器學習資源現在開始被作為存儲庫保存： https ： //github.com/arbox/machine-learning-with-ruby

Answer 3

嘗試Rumale和Numo :: NArray https://github.com/yoshoku/rumale

Rumale（Ruby機器學習）是Ruby中的機器學習庫。 Rumale提供的機器學習算法的界面類似於Python中的Scikit-Learn。 Rumale支持線性/內核支持向量機，Logistic回歸，線性回歸，嶺，套索，分解機，朴素貝葉斯，決策樹，AdaBoost，梯度樹增強，隨機森林，額外樹，K-最近鄰分類器，K-Means ，K-Medoids，高斯混合模型，DBSCAN，功率迭代聚類，多維尺度，t-SNE，主成分分析和非負矩陣分解。