核方法

linfa-kernel 提供了降维方法。

总体情况

linfa-kernel 是 linfa 生态系统中的一个crate，旨在创建一个用纯Rust实现的经典机器学习工具包，类似于Python的 scikit-learn。

在机器学习中，核方法是用于模式分析的一类算法，其中最著名的成员是支持向量机。它们的名字来源于核函数，该函数将特征映射到某个高维目标空间。常见的核函数示例是径向基函数（欧几里得距离）或多项式核。

当前状态

linfa-kernel 目前提供了 RBF 和多项式核的核方法实现，支持稀疏或密集表示。此外，k-邻居近似可以减少核矩阵的大小。

低秩核近似目前尚未提供，但已在路线图上。这些示例包括 Nyström近似 或 Quasi Random Fourier Features。

许可证

双许可以与Rust项目兼容。

根据您的选择，许可为Apache许可证第2版 https://apache.ac.cn/licenses/LICENSE-2.0 或MIT许可证 http://opensource.org/licenses/MIT。此文件可能无法根据这些条款进行复制、修改或分发。