
Έχω αρχίσει να χρησιμοποιούν Julia.I διαβάσει ότι είναι πιο γρήγορα από ό, τι C. Μέχρι στιγμής έχω δει μερικές βιβλιοθήκες, όπως Knet και Flux, αλλά και οι δύο είναι για Deep Μάθησης. Επίσης, υπάρχει μια εντολή «Pycall» tu χρησιμοποιήσετε την Python μέσα Τζούλια.


Αλλά είμαι ενδιαφέρει Μηχανική Μάθηση πάρα πολύ. Γι 'αυτό θα ήθελα να χρησιμοποιήσω SVM, Τυχαία Δάσος, KNN, XGBoost, κλπ, αλλά στην Τζούλια.


Είναι ένας ντόπιος βιβλιοθήκη γραμμένη σε Τζούλια για την Μηχανική Μάθηση εκεί;


Σας ευχαριστώ

 
Είναι ένας ντόπιος βιβλιοθήκη γραμμένη σε Τζούλια για την Μηχανική Μάθηση εκεί;
===============================================================================



Πολλοί αλγόριθμοι είναι απλά διαθέσιμα χρησιμοποιώντας ειδικά πακέτα. Όπως [BayesNets.jl](https://github.com/sisl/BayesNets.jl)


Για την «κλασική μηχανική μάθηση» **[MLJ.jl](https://github.com/alan-turing-institute/MLJ.jl)** το οποίο είναι ένα καθαρό πλαίσιο Τζούλια Μηχανική Μάθηση, είναι γραμμένο από τον Turing Ινστιτούτο Alan με πολύ ενεργό ανάπτυξη.


Για Νευρωνικά Δίκτυα **[Flux.jl](https://github.com/FluxML/Flux.jl)** είναι ο τρόπος να πάει στην Τζούλια. Επίσης πολύ δραστήρια, GPU-έτοιμο και επιτρέπει σε όλους τους συνδυασμούς εξωτικά που υπάρχουν στο οικοσύστημα Τζούλια όπως **[DiffEqFlux.jl](https://github.com/JuliaDiffEq/DiffEqFlux.jl)** ένα πακέτο που συνδυάζει Flux.jl και DifferentialEquations.jl.


Απλά περιμένετε για [**Zygote.jl**](https://github.com/FluxML/Zygote.jl) ένα αυτόματο πακέτο διαφοροποίηση πηγή με πηγή που θα είναι ένα είδος backend για Flux.jl


Φυσικά, αν είστε πιο σίγουροι με τα εργαλεία Python ML έχετε ακόμα [TensorFlow.jl](https://github.com/malmaud/TensorFlow.jl) και [ScikitLearn.jl](https://github.com/cstjean/ScikitLearn.jl) , αλλά ΕΠ ζήτησε καθαρή πακέτα Τζούλια και αυτά είναι μόνο η Τζούλια περιτυλίγματα των πακέτων Python.

 

Ρίξτε μια ματιά σε [αυτή την εφαρμογή KNN](https://github.com/KristofferC/NearestNeighbors.jl) και [αυτό για XGboost](https://github.com/Statfactory/JuML.jl) .


Υπάρχουν SVM εφαρμογές, αλλά ξεπερασμένα ένα εγκαταλειμμένο (αναζήτηση SVM .jl). Αλλά, πραγματικά, σκέφτομαι για τους άλλους αλγόριθμους για πολύ καλύτερη ποιότητα πρόβλεψη και την απόδοση μοντέλο κατασκευής. Ρίξτε μια ματιά στο OLS (ορθογώνια ελαχίστων τετραγώνων) και OFR (ορθογώνια προς τα εμπρός παλινδρόμηση) κατηγορία αλγόριθμο. Θα βρείτε εύκολα λεπτομερείς περιγραφές αλγόριθμο, εύκολο να κώδικα σε οποιαδήποτε κατάλληλη γλώσσα. Ωστόσο, δεν υπάρχει προς το παρόν καμία εφαρμογή Τζούλια Γνωρίζω του. Βρήκα μόνο Matlab εφαρμογές και έκανε τη δική της εφαρμογής java μου, πριν από μερικά χρόνια. Έχω σχέδια για το λιμάνι να Τζούλια, αλλά αυτό δεν έχει προς το παρόν δεν υπάρχει προτεραιότητα και μπορεί να διαρκέσει μερικά χρόνια. Εν τω μεταξύ - γιατί να μην κωδικοποίησης από τον εαυτό σας; Δεν θα βρείτε καμία άλλη γλώσσα που καθιστά ευκολότερο να κωδικοποιήσει ένα πρωτότυπο και να το μετατρέψει σε ένα πολύ αποδοτικό αλγόριθμο παραγωγής τρέχουν βαρύ φορτίο σε μια ενεργοποιημένη CUDA GPGPU.


Θα ήθελα να συστήσω αυτό αρκετά νέα δημοσίευση, για να ξεκινήσει με: [Μη γραμμική ταυτότητας χρησιμοποιώντας ορθογώνια προς τα εμπρός παλινδρόμησης με ένθετες βέλτιστη νομιμοποίησης](http://centaur.reading.ac.uk/39716/)

 

Βρήκα αυτήν τη βιβλιοθήκη:


<https://scikitlearnjl.readthedocs.io/en/latest/python/>


Αλλά φαίνεται ότι δεν είναι η μητρική Julia. Έτσι θα είναι αργή.

 