YCML 是使用 Objective-C 编写的机器学习框架,也支持 Swift

当前提供以下算法:

  • GradIEnt Descent Backpropagation [1]

  • Resilient Backpropagation (RProp) [2]

  • Extreme LearNing Machines (Elm) [3]

  • Forward Selection using OrthoGonal Least Squares (for RBF Net) [4, 5]

  • Forward Selection using Orthogonal Least Squares with the PRESS statistic [6]

在适用的情况下,实现了常规版本的算法。

YCML 同时包括一些优化算法,用来得到预测模型,可以用于以下算法:

  • Gradient Descent (Single-Objective, Unconstrained)

  • RProp Gradient Descent (Single-Objective, Unconstrained)

  • NSGA-II (Multi-Objective, Constrained) [7]

特性

学习

  • 嵌入式模型输入/输出标准化设施

  • 通用监督学习基类,适用于各种算法

  • 强大和模块化的 Backprop 类

  • 强大的 Dataframe 类

优化

  • 为单个或者多个对象问题进行单独优化

  • 用于优化的代理类

其他

  • 基于 YCMatrix,一个矩阵库,使用加速框架来提升性能

  • 使用 NSArray 类进行基础统计


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