我正在关注 斯坦福机器学习课程 与教授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 /现有代码可以在ruby中进行机器学习？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。
我正在关注 斯坦福机器学习课程 与教授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 /现有代码可以在ruby中进行机器学习？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。
一定要检查这个要点，它有很多信息：
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例。 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，单连锁，完全连锁，平均连锁，加权平均连锁，质心连锁，中位连锁，Ward's方法连锁，Diana（分裂分析）
k均值，聚类器 - Ruby中的k-means聚类：
k均值聚类 - 用于并行化k-means聚类的简单Ruby gem：
tlearn-RB - Ruby的循环神经网络库：
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：
秧鸡-的JRuby - 基于Weka Java库的JRuby进行机器学习和数据挖掘：
jruby_mahout - JRuby Mahout是一个在JRuby世界中释放Apache Mahout强大功能的宝石：
更新： 该 Ruby中的机器学习资源 上面的要点现在开始被作为一个存储库： https://github.com/arbox/machine-learning-with-ruby
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。为了获得最大效率，您需要使用基于矩阵/矢量的计算。
Ruby有一个内置的 矩阵课 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。