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大家好啊，新年介绍一个入门级、简陋的学习项目

如果你也有兴趣入门学习 Rust ，入门学习 Machine Learning ，Github 地址

Machine Learning in Rust

https://github.com/Raibows/MLinRust

作为一个新手，用 Rust 实现了一个简陋的 Machine Learning 库，且不依赖于任何第三方库

粗略包含以下内容

NdArray ，n 维带广播的向量的操作，如矩阵加减乘除、permute 等
Dataset ，用于转化数据，支持 Dataloader 、提供一些常用的接口
经典的机器学习算法：决策树、KNN 、SVM 、线性 /逻辑回归、朴素贝叶斯、MLP （含激活函数，可组合 stack ）
每个函数都写了注释、文档，一些操作也有行内注释，提供每个算法的示例 example

如果你喜欢的话，请 Star

请注意

这是一个新手项目，仅仅提供入门级别的学习，可能包含非常多的 bug 、不规范等。欢迎开 issue 提建议，修 bug 、重构等，非常乐于讨论。

8 replies 2023-01-06 10:23:22 +08:00

lj394139

Dec 31, 2022

cool

yangxin0

Dec 31, 2022

额。。。别误导人呀，深度学习重来都不是语言问题，对于有经验的工程师语言重来不是问题，所以你自己学习就好了。

chizuo

Dec 31, 2022

@yangxin0 我觉得我没有表达出任何你提到的误导。有以下原因：
1. 这是一个面向 Rust 语言初学者，Machine Learning 初学者，两者交集的项目；因此不是你提到的“有经验的工程师”

2. 我的项目专注于传统的机器学习算法，通常这些算法并不是 Representation Learning(所谓的大多数深度学习），这些传统算法的实现是中等难度的，比较适合自己动手从头实现；你提到的深度学习，一是 Research ，那应该去关注论文本身，而是 implementation ，你可以利用 PyTorch 练手

3. 我从来没有表示或者暗示过“学机器学习，就应该用 Rust”或者“Rust 适合入门机器学习”。

希望可以澄清误解。