为您的学习应用程序开发内核方法的强大功能。
KeLP可以集成到所有基于Java的项目和框架中。
KeLP设计易于扩展。
KeLP支持使用简单直观的基于JSON的形式定义应用程序。
KeLP(基于内核的学习平台)是由QCRI的SAG小组和ALT小组开发的机器学习平台。它完全用Java编写,主要关注内核机器。它包括用于分类、回归和聚类的不同在线和批学习算法。已经有几个内核函数可用,从基于向量的内核到结构内核。KeLP允许构建基于复杂内核机器的系统,利用Java语言和JSON接口来存储和加载学习配置,以及保存要重用的模型。
利用流行机器学习算法中内核函数的强大功能
利用Java语言的表达能力和可移植性。
从研究实验室到生产环境,KeLP的步骤非常小。
KeLP是根据Apache 2.0许可证发布的,使其开源并免费可用。