scientist

Rust 的机器学习库

目标

创建机器学习抽象以简化 ML 管道。

此包不使用与 C 或 Python 的互操作，它旨在完全用 Rust 编写。

crate - 最新版本：0.1.1

[dependencies]
scientist = "0.1.1"

在此包中提供

线性模型

- Linear Regression ( Single dependant variable )
- Linear Classification ( Single dependant variable )

用法

LinearRegressor

    extern crate scientist;
    use scientist::models::linear::{LinearRegression};

       let x_train : Vec<Vec<f64>> = [[1.1].to_vec(), [1.3].to_vec(), [1.5].to_vec(), [2.0].to_vec(), [2.2].to_vec(), [2.9].to_vec(), [3.0].to_vec()].to_vec();
       let y_train : Vec<f64> = [39343., 46205., 37731., 43525., 39891., 56642., 60150.].to_vec();
   
       let mut model : LinearRegression = LinearRegression::new();
   
       model.fit(&x_train, &y_train);
   
       let preds = m_model.predict(&[[1.5].to_vec()].to_vec());
   
       println!("Prediction {:?}", preds); // Prediction: $41434.737394958

待定

随机森林

- RandomForest Regression
- RandomForest Classification

强化算法

- UCB
- Thompson Sampling

XGBoost

- XGBoost Regression
- XGBoost Classification