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Suggestion: Add optimization functions, ml algorithms under `machine_learning` folder

Abierto
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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

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

dont-close

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

Abrir la guía de contribución

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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