YCMLObjective-C 機(jī)器學(xué)習(xí)框架
YCML 是使用 Objective-C 編寫的機(jī)器學(xué)習(xí)框架，也支持 Swift。
當(dāng)前提供以下算法：
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Gradient Descent Backpropagation [1]
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Resilient Backpropagation (RProp) [2]
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Extreme Learning Machines (ELM) [3]
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Forward Selection using Orthogonal Least Squares (for RBF Net) [4, 5]
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Forward Selection using Orthogonal Least Squares with the PRESS statistic [6]
在適用的情況下，實(shí)現(xiàn)了常規(guī)版本的算法。
YCML 同時(shí)包括一些優(yōu)化算法，用來(lái)得到預(yù)測(cè)模型，可以用于以下算法：
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Gradient Descent (Single-Objective, Unconstrained)
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RProp Gradient Descent (Single-Objective, Unconstrained)
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NSGA-II (Multi-Objective, Constrained) [7]
特性
學(xué)習(xí)
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嵌入式模型輸入/輸出標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)施
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通用監(jiān)督學(xué)習(xí)基類，適用于各種算法
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強(qiáng)大和模塊化的 Backprop 類
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強(qiáng)大的 Dataframe 類
優(yōu)化
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為單個(gè)或者多個(gè)對(duì)象問題進(jìn)行單獨(dú)優(yōu)化
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用于優(yōu)化的代理類
其他
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基于 YCMatrix，一個(gè)矩陣庫(kù)，使用加速框架來(lái)提升性能
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使用 NSArray 類進(jìn)行基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)