रूबी

Question

में मशीन लर्निंग एल्गोरिदम मैं प्रोफेसर के साथ Stanford Machine Learning class का पालन कर रहा हूं। एंड्रयू एनजी और मैं रूबी में उदाहरणों को लागू करना शुरू करना चाहता हूं।

क्या वहां कोई फ्रेमवर्क/रत्न/libs/मौजूदा कोड है जो रूबी में मशीन सीखने के दृष्टिकोण में आता है? मुझे इस से संबंधित कुछ प्रश्न और कुछ परियोजनाएं मिली हैं लेकिन काफी पुरानी प्रतीत होती है।

Answer 1

मैं यह अच्छा सार पाया:

• :

  • Resources for Machine Learning in Ruby

  कुछ उल्लेखनीय एल्गोरिदम पुस्तकालयों जो (या नहीं हो सकता है) पहले से ही है कि सार में सूचीबद्ध किया जा सकता है के बाद AI4R

  http://www.ai4r.org/ - https://github.com/SergioFierens/ai4r

  AI4R माणिक एल्गोरिथ्म कार्यान्वयन का एक संग्रह, कई आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्षेत्रों, और सरल व्यावहारिक उदाहरण उन्हें प्रयोग को कवर है। एआई शोधकर्ताओं के लिए एक रूबी खेल का मैदान। यह लागू करता है:

  • आनुवंशिक एल्गोरिथम

  • स्व संगठित नक्शे (SOM)

  • तंत्रिका नेटवर्क: बहुपरत backpropagation शिक्षा, Hopfield शुद्ध के साथ perceptron।

  • स्वचालित classifiers (मशीन लर्निंग): ID3 (निर्णय पेड़), प्रिज्म (जे Cendrowska, 1987), बहुपरत perceptron, ग़ैरमामूली (उर्फ एक विशेषता नियम, 1R), ZeroR, Hyperpipes, अनुभवहीन Bayes, IB1 (डी आह, डी। किबलर - 1 99 1)।

  • डाटा क्लस्टरिंग: कश्मीर साधन, bisecting k-साधन, एकल लिंकेज, पूरा लिंकेज, औसत लिंकेज, भारित औसत लिंकेज, Centroid लिंकेज, माध्य लिंकेज, वार्ड विधि लिंकेज, डायना (विभाजनकारी विश्लेषण)

• kmeans-clusterer - kmeans क्लस्टरिंग रूबी में:

  https://github.com/gbuesing/kmeans-clusterer

• kmeans-क्लस्टरिंग parallelized kmeans क्लस्टरिंग के लिए एक सरल रूबी रत्न:

  https://github.com/vaneyckt/kmeans-clustering

• tlearn-rb - रूबी के लिए बार-बार होने तंत्रिका नेटवर्क पुस्तकालय:

  https://github.com/josephwilk/tlearn-rb

तो JRuby आप के लिए रूबी लिए एक व्यवहार्य विकल्प है:

• Weka-JRuby - मशीन लर्निंग JRuby साथ & डाटा माइनिंग Weka जावा पुस्तकालय के आधार पर:

  https://github.com/paulgoetze/weka-jruby

• jruby_mahout - जेआरबी महॉट एक मणि है जो जेआरबीई की दुनिया में अपाचे महाउट की शक्ति को उजागर करता है:

  https://github.com/vasinov/jruby_mahout

भी प्रासंगिक: ऐसा लगता है कि काम एक TensorFlow रूबी एपीआई के निर्माण में शुरू करने के बारे में है:

https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/50#issuecomment-216200945

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अद्यतन: द रुबी में मशीन लर्निंग के लिए संसाधन उपरोक्त गिस्ट अब एक भंडार के रूप में पेश किया जा रहा है: https://github.com/arbox/machine-learning-with-ruby

Answer 2

एल्गोरिदम स्वयं भाषा विशिष्ट नहीं हैं। आप अपनी इच्छानुसार किसी भी भाषा का उपयोग करके उन्हें लागू कर सकते हैं। अधिकतम दक्षता के लिए आप मैट्रिक्स/वेक्टर आधारित कंप्यूटिंग का उपयोग करना चाहेंगे।

रूबी Matrix class में बनाया गया है जिसका उपयोग आप इन एल्गोरिदम को लागू करने के लिए कर सकते हैं। कार्यान्वयन ऑक्टवे का उपयोग कर एक के समान होगा। एल्गोरिदम को लागू करने के लिए आपको जो कुछ भी चाहिए, वह बेस मानक लाइब्रेरी में 1.9+ के लिए शामिल है।

ऑक्टवे का उपयोग किया जाता है क्योंकि यह एक पूर्ण और आसान मैट्रिक्स लाइब्रेरी प्रदान करता है।