Smile 学习资料汇总 - 快速全面的机器学习和数据科学库

Smile简介

Smile (Statistical Machine Intelligence and Learning Engine) 是一个快速全面的Java和Scala机器学习、自然语言处理、线性代数、图形、插值和可视化系统。它具有先进的数据结构和算法,可以提供最先进的性能。Smile涵盖了机器学习的各个方面,包括分类、回归、聚类、关联规则挖掘、特征选择、流形学习、多维缩放、遗传算法、缺失值填补、高效的最近邻搜索等。

主要功能

Smile实现了以下主要的机器学习算法:

• 分类:支持向量机、决策树、AdaBoost、梯度提升、随机森林、逻辑回归、神经网络等
• 回归:支持向量回归、高斯过程、回归树、梯度提升、随机森林、RBF网络等
• 特征选择:基于遗传算法的特征选择、基于集成学习的特征选择、TreeSHAP等
• 聚类:BIRCH、CLARANS、DBSCAN、K-Means、神经气体、层次聚类等
• 关联规则和频繁项集挖掘:FP-growth算法
• 流形学习:IsoMap、LLE、拉普拉斯特征映射、t-SNE、UMAP、PCA等
• 多维缩放:经典MDS、等距MDS、Sammon映射
• 最近邻搜索:BK树、Cover树、KD树、SimHash、LSH
• 序列学习:隐马尔可夫模型、条件随机场
• 自然语言处理:句子分割和标记化、二元语法统计检验、短语提取、关键词提取等

快速入门

可以通过Maven中央仓库使用Smile库,只需在项目的pom.xml文件中添加以下依赖:

<dependency>
  <groupId>com.github.haifengl</groupId>
  <artifactId>smile-core</artifactId>
  <version>3.1.1</version>
</dependency>

对于NLP功能,使用artifactId smile-nlp。

Scala API的使用方法:

libraryDependencies += "com.github.haifengl" %% "smile-scala" % "3.1.1"

Kotlin API的使用方法:

implementation("com.github.haifengl:smile-kotlin:3.1.1")

Clojure API的使用方法:

[org.clojars.haifengl/smile "3.1.1"]

交互式Shell

Smile提供了Java、Scala和Kotlin的交互式shell。可以从releases页面下载预打包的Smile。在Smile的主目录中,输入以下命令进入Scala shell:

./bin/smile

在shell中可以运行任何有效的Scala表达式。最简单的情况下,可以将其用作计算器。此外,所有高级Smile操作符都在shell中预定义。

可视化

Smile提供了基于Swing的数据可视化库SmilePlot,支持散点图、线图、阶梯图、条形图、箱线图、直方图、3D直方图、树状图、热图等多种图表类型。

要使用SmilePlot,请添加以下依赖:

<dependency>
  <groupId>com.github.haifengl</groupId>
  <artifactId>smile-plot</artifactId>
  <version>3.1.1</version>
</dependency>

Smile还支持声明式的数据可视化方法。使用smile.plot.vega包,我们可以创建一个描述可视化的规范,将数据映射到图形标记的属性(如点或条)。该规范基于Vega-Lite。

学习资源

1. Smile官方网站 - 提供详细的编程指南和更多信息
2. Smile GitHub仓库 - 源代码、文档和示例
3. API文档 - 详细的API参考
4. Smile教程 - 入门教程和示例代码
5. Gitter聊天室 - 与其他Smile用户和开发者交流

通过以上资源,您可以快速入门Smile,并深入学习这个功能强大的机器学习和数据科学工具库。无论您是初学者还是经验丰富的数据科学家,Smile都能为您的项目提供所需的工具和算法。开始使用Smile,探索数据科学的无限可能吧!