MLPACK公司

MLPACK:一个可伸缩的C++机器学习库。MLPACK是一个先进的、可伸缩的、多平台的C++机器学习库,它在2011年底发布,通过利用C++的现代功能,为新手用户提供简单、一致的API,并为专家用户提供高性能和灵活性。MLPACK提供了最先进的算法,其基准测试显示出比其他领先的机器学习库更好的性能。MLPACK版本1.0.3在LGPL下获得许可,可在www.MLPACK上获得。组织。


zbMATH中的参考文献(参考文献14条,1标准件)

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按年份排序(引用)

  1. Marek Gagolewski:genieclust:快速和健壮的层次聚类(2021)不是zbMATH
  2. 杰奎特,乔纳森;Schweinhart,Benjamin:具有持续同源性的分形维数估计:比较研究(2020)
  3. B、 佩雷特;G、 基尔西亚;J、 库斯蒂;S、 吉马拉斯;Y、 肯莫奇;五十、 纳吉曼:希格拉:层次图分析(2019)不是zbMATH
  4. Georgios Exarchakis,Jörg Bornschein,Abdul Saboor Sheikh,Zhenwen Dai,Marc Henniges,Jakob Drefs,Jörg Lücke:ProSper-一个用于非标准优先级和叠加的概率稀疏编码的Python库(2019年)阿尔十四
  5. Meyer,Daniel W.:用分布元素树进行密度估计(2018)
  6. 桑德森,康拉德;Curtin,Ryan:C++中用户友好的混合稀疏矩阵类(2018)
  7. Shikhar Bhardwaj,Ryan R.Curtin,Marcus Edel,Yannis Mentekidis,Conrad Sanderson:ensmallen:用于高效函数优化的灵活C++库(2018)阿尔十四
  8. Ryan R.Curtin,Shikhar Bhardwaj,Marcus Edel,Yannis Mentekidis:通用快速的C++优化框架(2017)阿尔十四
  9. 福斯,D.P。;Sizemore,I.E.P.:Vespucci:用于光谱数据分析和成像的免费跨平台工具(2016年)不是zbMATH
  10. 施瓦茨,奥弗;Nadler,Boaz:在次二次时间内检测稀疏协方差矩阵的大条目(2016)
  11. 肖波;Biros,George:高维最近邻搜索问题的并行算法(2016)
  12. 柯廷,瑞安·R。;李,东利欧;三月,威廉B。;Ram,Parikshit:即插即用双树算法运行时分析(2015)
  13. 柯廷,瑞安·R。;Ram,Parikshit:双树快速精确最大内核搜索(2014)
  14. 柯廷,瑞安·R。;克莱恩,詹姆斯·R。;斯莱格尔,新罕布什尔州。;三月,威廉B。;公羊,巴黎人;Mehta,Nishant A公司。;Gray,Alexander G.:MLPACK:a scalable C++机器学习库(2013)