Suggestion: Add optimization functions, ml algorithms under `machine_learning` folder
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 25/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- machine-learning, rust
- Área
- machine-learning
Línea de trabajo
Comienza revisando las entradas existentes en machine_learning/optimization/ y machine_learning/, incluido el trabajo listado sobre Gradient Descent y Linear Regression. Reduce la propuesta general a un algoritmo no implementado, como SGD o Logistic Regression, antes de decidir el alcance exacto. La tarea debería considerarse terminada cuando ese algoritmo claramente seleccionado se haya añadido en la carpeta correspondiente y se haya completado su elemento de la lista de verificación.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
I would like to suggest adding Optimization functions, machine learning and deep learning algorithms in this repository. This can be added in a separate folder called machine_learning folder. Further, this folder can contain various algorithms that are used in machine learning and deep learning.
Initially, these Optimization functions can be added under machine_learning/optimization/
- Gradient Descent
- Stochastic Gradient Descent (SGD)
- Mini-Batch Gradient Descent
- Adam (Adaptive Moment Estimation)
- RMSprop (Root Mean Square Propagation)
- AdaGrad (Adaptive Gradient Algorithm)
And these in machine_learning/
- Linear Regression
- Logistic Regression
- Decision Trees
- Random Forest
- Support Vector Machines (SVM)
- K-Nearest Neighbors (K-NN)
- Naive Bayes
- K-Means Clustering
- Principal Component Analysis (PCA)
- Lenguaje dominante
- Rust
- Estrellas
- 26.1k
- Forks
- 2.6k
- Merge medio
- 52 min
- PR fusionados (30 d)
- 1
Guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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