支持向量机

linfa-svm 为支持向量机提供纯 Rust 实现。

总体概述

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

支持向量机是机器学习模型的主要分支之一，提供对标记数据集的分类或回归分析。它们寻求一个判别器，以最佳方式分离数据，例如，具有最少的错误分类数量，并最大化正负类之间的间隔。支持向量对判别器有所贡献，因此对于分类/回归任务非常重要。可以通过超参数控制支持向量数量与模型性能之间的平衡。

当前状态

linfa-svm 当前提供 SVM 的顺序最小优化实现

• 支持向量分类（C/Nu/单类）
• 支持向量回归（Epsilon/Nu）

示例

在 examples/ 目录中有一个使用示例。要运行，请使用

$ cargo run --release --example winequality

许可

双许可，以与 Rust 项目兼容。

根据您的选择，许可为 Apache 许可证 2.0 版本 http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 或 MIT 许可证 http://opensource.org/licenses/MIT。此文件可能不会复制、修改或分发，除非符合这些条款。