Редактирование: Примеры кода на Kotlin

Перейти к: навигация, поиск

Внимание! Вы не авторизовались на сайте. Ваш IP-адрес будет публично видимым, если вы будете вносить любые правки. Если вы войдёте или создадите учётную запись, правки вместо этого будут связаны с вашим именем пользователя, а также у вас появятся другие преимущества.

Правка может быть отменена. Пожалуйста, просмотрите сравнение версий, чтобы убедиться, что это именно те изменения, которые вас интересуют, и нажмите «Записать страницу», чтобы изменения вступили в силу.
Текущая версия Ваш текст
Строка 2: Строка 2:
  
 
==Популярные библиотеки==
 
==Популярные библиотеки==
* Kotlin-statistics<ref>[https://github.com/thomasnield/kotlin-statistics Kotlin-statistics]</ref> {{---}} библиотека с набором функций-расширений для работы с коллекциями, необходимыми в задачах статистики, такими как mode, median, range, variance, standardDeviation, geometricMean и др. Также, библиотека предоставляет расширения для трансформации коллекций, агрегации, сэмплинга данных. Есть реализации алгоритмов классификации, регрессии. Библиотека поддается расшерению API, за счет объявления своих расшерений, реализация которых может использовать Apache Math. Библиотека не содержит собственной реализации структур данных - все опреации производятся над стандартными интерфейсами (Sequence, Iterable и т.п.), функционал которых расширен благодаря механизму фнкций-расширения в Kotlin<ref>[https://kotlinlang.org/docs/reference/extensions.html Kotlin extension functions]</ref>. Нет встроенной поддержки визуализации данных, но можно использовать TornadoFX, работающий со стандартными коллекциями.  
+
* Kotlin-statistics<ref>[https://github.com/thomasnield/kotlin-statistics Kotlin-statistics]</ref> {{---}} библиотека с набором функций-расширений для работы с коллекциями, такими как mode, median, range, variance, standardDeviation, geometricMean и др. Также, библиотека предоставляет расширения для трансформации коллекций и агрегации данных. Есть реализации Наивного Баесового Классификаторы, алгоритмов классификации, линейной регрессии.
  
* KMath<ref>[https://github.com/mipt-npm/kmath KMath]</ref> {{---}} аналог numpy: поддержка алгебраических структур, массиво-подобных коллекций, гистограмм и т.д. На текущий момент <sup>19.04.20</sup> находится в разработке.
+
* KMath<ref>[https://github.com/mipt-npm/kmath KMath]</ref> {{---}} аналог numpy: поддержка алгебраических структур, массиво-подобных коллекций, гистограмм и т.д.
  
 
* SMILE<ref>[https://github.com/haifengl/smile SMILE]</ref> {{---}} JVM фреймворк, для которого помимо официального API<ref>[https://github.com/haifengl/smile/blob/master/kotlin/packages.md SMILE-kotlin]</ref> на Kotlin существуют расширения SMILE-NLP-KT<ref>[https://github.com/londogard/smile-nlp-kt SMILE-NLP-KT]</ref>. Фреймворк используется для решения различных задач машинного обучения, таких как: классификация, регрессия, кластеризация, использование генетических алгоритмов, KNN, вывод отсутствующих значений набора данных, обработку естественных языков. Есть встроенная поддержка визуализации данных, средств для чтения и нормализации данных различных форматов (csv, apache arrow, json, jdbc).
 
* SMILE<ref>[https://github.com/haifengl/smile SMILE]</ref> {{---}} JVM фреймворк, для которого помимо официального API<ref>[https://github.com/haifengl/smile/blob/master/kotlin/packages.md SMILE-kotlin]</ref> на Kotlin существуют расширения SMILE-NLP-KT<ref>[https://github.com/londogard/smile-nlp-kt SMILE-NLP-KT]</ref>. Фреймворк используется для решения различных задач машинного обучения, таких как: классификация, регрессия, кластеризация, использование генетических алгоритмов, KNN, вывод отсутствующих значений набора данных, обработку естественных языков. Есть встроенная поддержка визуализации данных, средств для чтения и нормализации данных различных форматов (csv, apache arrow, json, jdbc).

Пожалуйста, учтите, что любой ваш вклад в проект «Викиконспекты» может быть отредактирован или удалён другими участниками. Если вы не хотите, чтобы кто-либо изменял ваши тексты, не помещайте их сюда.
Вы также подтверждаете, что являетесь автором вносимых дополнений, или скопировали их из источника, допускающего свободное распространение и изменение своего содержимого (см. Викиконспекты:Авторские права). НЕ РАЗМЕЩАЙТЕ БЕЗ РАЗРЕШЕНИЯ ОХРАНЯЕМЫЕ АВТОРСКИМ ПРАВОМ МАТЕРИАЛЫ!

Чтобы изменить эту страницу, пожалуйста, ответьте на приведённый ниже вопрос (подробнее):

Отменить | Справка по редактированию (в новом окне)

Шаблоны, используемые на этой странице: