VFML
VFML-一个用于挖掘高速时变数据流的工具包。欢迎使用VFML（Very Fast Machine Learning）工具包，用于挖掘高速数据流和非常大的数据集。VFML由三个主要组件组成。第一个是帮助用户开发新的学习算法的工具和api的集合。第二个组件是重要学习算法的实现集合。第三个组件是由Pedro Domingos和Geoff Hulten开发的可伸缩学习算法的集合（在其他几个人的帮助下see Thanks）。VFML是用标准C语言（和一些Python语言）编写的，它提供了一系列教程和示例，以及大量JavaDoc格式的源文档。VFML是在经过修改的BSD许可证下分发的。VFML提供了帮助读取和处理训练数据的代码，从中收集足够的统计信息，用于几个重要的机器学习结构的adt，以及各种辅助代码。通过访问文档的核心API和实用程序API部分，您可以获得对所提供内容的概述。VFML包含一系列处理数据集的工具：清理数据集、采样数据集、将数据集拆分为训练集/测试集。它也有一些工具可以帮助你实验学习算法。有关详细信息，请参阅其他工具文档标题。VFML包含用于学习决策树、学习结构信念网（又称Bayesian网络）和聚类的工具。这些代码中的大部分都很容易修改或扩展（例如，其他几位研究人员已经从bnlearn程序中受益），而且大部分代码可以扩展到从非常大的数据集或数据流中学习。您可以通过查看“学习计划”部分了解所有学习者。
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