9 个版本 (5 个重大更新)
0.7.0 | 2023 年 10 月 16 日 |
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0.6.1 | 2022 年 12 月 3 日 |
0.6.0 | 2022 年 6 月 15 日 |
0.5.1 | 2022 年 3 月 1 日 |
0.2.1 | 2020 年 11 月 29 日 |
#526 in 机器学习
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在 linfa-tsne 中使用
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降维
linfa-reduction
旨在提供降维算法的纯 Rust 实现。
总体概览
linfa-reduction
是 linfa
生态系统中的一个 crate,旨在创建一个在纯 Rust 中实现的经典机器学习工具包,类似于 Python 的 scikit-learn
。
当前状态
linfa-reduction
目前提供了以下降维方法的实现
- 扩散映射
- 主成分分析 (PCA)
示例
在 examples/
目录中有一个使用示例。要运行,请使用
$ cargo run --release --example diffusion_map
$ cargo run --release --example pca
BLAS/LAPACK 后端
参阅 本节 以启用外部 BLAS/LAPACK 后端。
许可
双许可以与 Rust 项目兼容。
根据您的选择,受 Apache 许可证 2.0 版 https://apache.ac.cn/licenses/LICENSE-2.0 或 MIT 许可 http://opensource.org/licenses/MIT 的许可。此文件不得复制、修改或分发,除非根据那些条款。
依赖关系
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