Примеры кода на Scala

Материал из Викиконспекты
Версия от 20:22, 12 января 2019; 93.185.30.131 (обсуждение) (Примеры кода)
Перейти к: навигация, поиск

Раздел в разработке [WIP]

Популярные библиотеки

  • Breeze[1] — библиотека, которая копирует реализует идеи строения структур данных из MATLAB[2] и NumPy[3]. Breeze позволяет быстро манипулировть данными и позволяет реализовавать матричные и веторные операции, решать задачи оптимизации, обрабатывать сигналы устройств.
  • Epic[4] — часть ScalaNLP, позволяющая парсить и обрабатывать текст, поддерживающая использование GPU. Так же имеет фрэймворк для предсказаний текста.
  • Smpile[5] — развивающийся проект, похожий на scikit-learn[6], разработанный на Java и имеющий API для Scala. Имеет большой набор алгоритмов для решения задач классификации, регрессии, выбора фичей и другого.
  • Apache Spark MLlib[7] — построенная на Spark[8] имеет большой набор алгоритмов, написанный на Scala.
  • DeepLearning.scala [9] — набор инструментов для глубокого обучения[10]. Позволяет создавать динамические нейронные сети, давая возможность параллельных вычеслений.

Примеры кода

KNN

SBT зависимость:

 libraryDependencies += "com.github.haifengl" %% "smile-scala" % "1.5.2"

Пример классификации датасета и вычисления F1 меры[11] используя smile.classification.knn[12]:

 import smile.classification._
 import smile.data._
 import smile.plot._
 import smile.read
 import smile.validation.FMeasure
 val toy: AttributeDataset = read.table("iris.csv", delimiter = ",", response = Some((new NumericAttribute("class"), 2)))
 val x: Array[Array[Double]] = toy.x()
 val y: Array[Int] = toy.y().map(_.toInt)
 val KNN: KNN[Array[Double]] = knn(x, y, 3)
 val predictions: Array[Int] = x.map(KNN.predict)
 val f1Score = new FMeasure().measure(predictions, y)
 plot(x, y, KNN)

Линейная регрессия

Примечания