Tinguely

Tinguely 是一个完全用 Rust 实现的机器学习库。此库仍处于早期开发阶段。

特性

Tinguely 使用 mathru 进行其线性代数计算和优化算法。仍有大量优化空间，但已集成 BLAS/LAPACK 支持。

当前实现算法

• 聚类
  • K-MEANS
• 回归
  • 线性回归
• 分类
  • 逻辑回归

所有模型都提供了由 SupervisedLearn 和 UnsupervisedLearn 特性强制执行的 predict 和 train 方法。

用法

将此添加到您的 Cargo.toml 以使用原生 Rust 实现

[dependencies.tinguely]
version = "0.1"

如果应使用 openblas 库，请将以下行添加到 'Cargo.toml'

[dependencies.tinguely]
version = "0.1"
default-features = false
features = "openblas"

以下线性代数实现之一可以激活为功能

• native: 原生 Rust 实现（默认激活）
• openblas: 优化的 BLAS 库
• netlib: 数学软件、论文和数据集的集合
• intel-mkl: Intel 数学内核库
• accelerate 进行大规模数学计算和图像计算，针对高性能和低能耗进行优化。（仅限 macOS）

然后导入模块，即可使用。

use tinguely as tg;

文档

有关更多信息和方法，请参阅 项目页面。API 在 docs.rs 上进行了文档记录。

许可证

许可下

• MIT 许可证 (LICENSE-MIT 或 http://opensource.org/licenses/MIT)

贡献

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