2017年9月7日发布的Scala 0.99.2版本,由帕特里克·尼古拉斯(Patrick Nicolas)编写,涵盖了与机器学习相关的Scala程序设计。此版本与2014年12月的原始版本及2015年12月的修订版有所关联。ScalaMl存储库中的源代码提供了广泛的机器学习算法差异概述,适合希望深入了解Scala编程语言及统计学基础的开发人员。无需具备数据挖掘或机器学习经验即可使用。对于数学和技术实现感兴趣的读者,建议查阅附带的SourceCodeGuide.html文档。
ScalaML_第二版相关项目、源代码和数据-2017年-资源下载
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ScalaMl: 面向机器学习的 Scala
版本 0.99.1
© Patrick Nicolas,版权所有,2013-2016
概述
ScalaMl 的源代码为软件开发人员提供了一个关于机器学习算法差异的广泛视角。它面向具备一定 Scala 编程语言基础和基本统计知识的读者,并不要求读者具备数据挖掘和机器学习的经验。
源代码指南
源代码使用指南在 SourceCodeGuide.html 文档中进行详细说明。
示例应用
代码示例主要与投资组合管理和交易策略相关。
深入学习
对于对数学或库中实现的技术感兴趣的读者,建议参考以下书籍:
“机器学习:概率论” K. Murphy-麻省理工学院出版社-2012
“统计学习的要素” T. Hastie,R.Tibshirani,J.Friedman-施普林出版社
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