Примеры кода на Scala — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
Строка 1: Строка 1:
[[Категория: Машинное обучение]]
+
Раздел в разработке
 
[<span style="color:#faecc8">WIP</span>]
 
[<span style="color:#faecc8">WIP</span>]
 +
 
==Популярные библиотеки==
 
==Популярные библиотеки==
 
* Breeze<ref>[https://github.com/scalanlp/breeze Breeze]</ref> {{---}} библиотека, которая копирует реализует идеи строения структур данных из MATLAB<ref>[https://www.mathworks.com/help/matlab/structures.html MATLAB, structures]</ref> и NumPy<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/NumPy NumPy wiki]</ref>. Breeze позволяет быстро манипулировть данными и позволяет реализовавать матричные и веторные операции, решать задачи оптимизации, обрабатывать сигналы устройств.
 
* Breeze<ref>[https://github.com/scalanlp/breeze Breeze]</ref> {{---}} библиотека, которая копирует реализует идеи строения структур данных из MATLAB<ref>[https://www.mathworks.com/help/matlab/structures.html MATLAB, structures]</ref> и NumPy<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/NumPy NumPy wiki]</ref>. Breeze позволяет быстро манипулировть данными и позволяет реализовавать матричные и веторные операции, решать задачи оптимизации, обрабатывать сигналы устройств.
Строка 7: Строка 8:
 
* Apache Spark MLlib<ref>[https://spark.apache.org/mllib/ Apache Spark MLlib]</ref> {{---}} построенная на Spark<ref>[https://spark.apache.org/ Apache Spark]</ref> имеет большой набор алгоритмов, написанный на Scala.
 
* Apache Spark MLlib<ref>[https://spark.apache.org/mllib/ Apache Spark MLlib]</ref> {{---}} построенная на Spark<ref>[https://spark.apache.org/ Apache Spark]</ref> имеет большой набор алгоритмов, написанный на Scala.
 
* DeepLearning.scala <ref>[https://deeplearning.thoughtworks.school/ DeppLearning.scala]</ref> {{---}} набор инструментов для глубокого обучения<ref>[http://neerc.ifmo.ru/wiki/index.php?title=%D0%93%D0%BB%D1%83%D0%B1%D0%BE%D0%BA%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5 Глубокое обучение]</ref>. Позволяет создавать динамические нейронные сети, давая возможность параллельных вычеслений.
 
* DeepLearning.scala <ref>[https://deeplearning.thoughtworks.school/ DeppLearning.scala]</ref> {{---}} набор инструментов для глубокого обучения<ref>[http://neerc.ifmo.ru/wiki/index.php?title=%D0%93%D0%BB%D1%83%D0%B1%D0%BE%D0%BA%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5 Глубокое обучение]</ref>. Позволяет создавать динамические нейронные сети, давая возможность параллельных вычеслений.
 +
 +
==Примеры кода==
 +
===Классификация===
  
 
== Примечания ==
 
== Примечания ==
 
<references/>
 
<references/>

Версия 19:11, 12 января 2019

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

Классификация

Примечания