红宝石机器学习算法

Question

我跟随Stanford Machine Learning class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/宝石/库/现有的代码在那里接近机器学习在红宝石？我发现一些与这个和一些项目有关的问题，但似乎很老。

Answer 1

我发现这个漂亮的要点是：

• Resources for Machine Learning in Ruby

以下是可能（也可能不）是已经在该要点列出了一些值得关注的算法库：

• AI4R

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

  AI4R是红宝石算法实现的集合，涵盖了几个人工智能领域，并利用这些简单实用的例子。 AI研究人员的Ruby游乐场。它实现了：

  • 遗传算法

  • 自组织映射（SOM）

  • 神经网络：多层感知器反向传播学习，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，Hyperpipes，朴素贝叶斯，IB1（D 。Aha，D. Kibler - 1991）。

  • 数据聚类：K-手段，平分K-均值，单机联动，完成联动，平均联动，加权平均联动，重心联动，平均联动，沃德的方法联动，戴安娜（分裂分析）

• k均值，聚类器 - k均值聚类在Ruby中：

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

• 周k均值聚类一个简单的Ruby创业板并行k均值聚类：

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

• tlearn-RB - 递归神经网络库对Ruby：

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

如果JRuby是一个可行的替代红宝石为您提供：

• 秧鸡，JRuby的 - 机器学习&数据使用JRuby挖掘基础上，Weka的Java库：

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

• juby_mahout - JRuby Mahout是在JRuby的世界中释放Apache Mahout的力量的宝石：

  https://github.com/vasinov/jruby_mahout

也与此有关：看来，工作是关于建设一个TensorFlow的Ruby API开始：

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

---

更新：的Ruby中的机器学习资源上面的要点现在已经开始作为一个存储库了：https://github.com/arbox/machine-learning-with-ruby

Answer 2

算法本身不是特定于语言的。你可以用你想要的任何语言来实现它们。为了获得最大效率，您将需要使用基于矩阵/向量的计算。

Ruby内置Matrix class，您可以使用它来实现这些算法。这个实现和使用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和简单的矩阵库。