ruby中的机器学习算法

Question

我跟教授跟随Stanford Machine Learning class。 Andrew Ng和我想开始在ruby中实现这些例子。

是否有任何框架/ gems / libs /现有代码在ruby中接近机器学习？我发现了一些与此相关的问题和一些项目，但似乎已经很老了。

Answer 1

一定要检查这个要点，它有很多信息：

• Resources for Machine Learning in Ruby

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此外，以下是一些值得注意的算法库（可能已经或可能没有在上面的要点中列出）：

• AI4R http://www.ai4r.org/ - https://github.com/SergioFierens/ai4r AI4R是一个ruby算法实现的集合，涵盖了几个人工智能领域，以及使用它们的简单实际例子。 AI研究人员的Ruby操场。它实现： 遗传算法 自组织地图（SOM） 神经网络：具有反向传播学习的多层感知器，Hopfield网络。 自动分类器（机器学习）：ID3（决策树），PRISM（J. Cendrowska，1987），多层感知器，OneR（AKA一个属性规则，1R），ZeroR，超管，朴素贝叶斯，IB1（D. Aha，D。 Kibler - 1991）。 数据聚类：K-means，Bisecting k-means，Single linkage，Complete linkage，Average linkage，Weighted Average linkage，Centroid linkage，Median linkage，Ward's method linkage，Diana（Divisive Analysis）
• kmeans-clusterer - Ruby中的k-means聚类： https://github.com/gbuesing/kmeans-clusterer
• kmeans-clustering - 用于并行k-means聚类的简单Ruby gem： https://github.com/vaneyckt/kmeans-clustering
• tlearn-rb - Ruby的循环神经网络库： https://github.com/josephwilk/tlearn-rb
• TensorFlow Ruby包装器 - 在撰写本文时，似乎工作即将开始构建TensorFlow Ruby API： https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/50#issuecomment-216200945

如果JRuby是Ruby的可行替代方案：

• weka-jruby - 基于Weka Java库的JRuby进行机器学习和数据挖掘： https://github.com/paulgoetze/weka-jruby
• jruby_mahout - JRuby Mahout是一个在JRuby世界中释放Apache Mahout强大功能的宝石： https://github.com/vasinov/jruby_mahout

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更新：上面Ruby gist中的机器学习资源现在开始被作为一个存储库保存：https://github.com/arbox/machine-learning-with-ruby

Answer 2

算法本身不是特定于语言的。您可以使用您想要的任何语言实现它们。为了获得最高效率，您需要使用基于矩阵/矢量的计算。

Ruby有一个内置的Matrix class，您可以使用它来实现这些算法。实现将与使用Octave的实现非常相似。您自己实现算法所需的一切都包含在1.9+的基本标准库中。

使用Octave是因为它提供了一个彻底且简单的Matrix库。

Answer 3

Rumale化妆品

Rumale是一个用Ruby编写的机器学习库，支持以下算法。

Rumale支持线性/内核支持向量机，Logistic回归，线性回归，岭，套索，分解机，朴素贝叶斯，决策树，AdaBoost，随机森林，K-最近邻分类器，K-Means，DBSCAN，主成分分析，以及非负矩阵分解。