[RFC]: Add batch machine learning algorithms in Javascript and C (tracking issue)
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 20/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Tranquilo
- Stack tecnológico
- c, javascript
- Área
- machine-learning
Línea de trabajo
Este es un RFC amplio de seguimiento que abarca los paquetes bajo ml/base, ml/strided, ml/kmeans, ml/sgd-classification y ml/perceptron. Empieza seleccionando un elemento sin marcar que no esté marcado como blocked; después, inspecciona el issue referenciado cuando exista y compara las entradas completadas cercanas de la checklist. Hecho significa que la implementación seleccionada en JavaScript o C está completada y que la entrada correspondiente de la checklist se puede marcar como finalizada.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Description
This RFC proposes adding Javascript and C implementation for some batch machine learning algorithms. The purpose of this issue is to serve as a tracking issue for adding Javascript and C implementations.
Packages
Loss functions
-
ml/base/loss/float64/hinge: #11953 -
ml/base/loss/float64/hinge-gradient: #12216 -
ml/base/loss/float64/log -
ml/base/loss/float64/log-gradient: #12241 -
ml/base/loss/float64/modified-huber -
ml/base/loss/float64/modified-huber-gradient#13139 -
ml/base/loss/float64/squared-hinge -
ml/base/loss/float64/squared-hinge-gradient#13192 -
ml/base/loss/float64/squared-error -
ml/base/loss/float64/squared-error-gradient#13363 -
ml/base/loss/float64/huber -
ml/base/loss/float64/huber-gradient#13521 -
ml/base/loss/float64/epsilon-insensitive -
ml/base/loss/float64/epsilon-insensitive-gradient#13249 -
ml/base/loss/float64/squared-epsilon-insensitive -
ml/base/loss/float64/squared-epsilon-insensitive-gradient#13498
KMeans
-
Metrics enum
-
ml/base/kmeans/metrics: #10714 -
ml/base/kmeans/metric-str2enum: #10842 -
ml/base/kmeans/metric-enum2str: #10841 -
ml/base/kmeans/metric-resolve-enum: #12321 -
ml/base/kmeans/metric-resolve-str: #12322
-
-
Algorithms enum
-
ml/base/kmeans/algorithms: #10796 -
ml/base/kmeans/algorithm-str2enum: #12119 -
ml/base/kmeans/algorithm-enum2str: #12119 -
ml/base/kmeans/algorithm-resolve-enum: #12129 -
ml/base/kmeans/algorithm-resolve-str: #12128
-
-
ml/base/kmeans/results/*-
ml/base/kmeans/results/factory: #12429 -
ml/base/kmeans/results/float32: #12429 -
ml/base/kmeans/results/float64: #12429 -
ml/base/kmeans/results/struct-factory: #12356 -
ml/base/kmeans/results/to-json: #12429 -
ml/base/kmeans/results/to-string: #12429
-
-
ml/base/kmeans/stats/*-
ml/base/kmeans/stats/factory -
ml/base/kmeans/stats/float32 -
ml/base/kmeans/stats/float64 -
ml/base/kmeans/stats/struct-factory: #12856 -
ml/base/kmeans/stats/to-json -
ml/base/kmeans/stats/to-string
-
-
ml/strided/dkmeans-init-plus-plus- Javscript: #12312
- C : (Blocked by node-addons)
-
ml/strided/dkmeans-init-forgy- Javscript (Blocked by
random/strided/sample) - C : (Blocked by node-addons)
- Javscript (Blocked by
-
ml/strided/dkmeans-init-random-partition- Javscript: #12819
- C : (Blocked by node-addons)
-
ml/strided/dkmeans-compute-centroids- Javscript
- C
-
ml/strided/dkmeans-inertia- Javscript
- C
-
ml/strided/dkmeansld- Javscript: #9703
- C
-
ml/strided/dkmeanselk- Javscript
- C
-
ml/kmeans/ctor- Javscript
- C
SGD Classification
-
Loss enum
ml/base/sgd-classification/loss-functions#13333ml/base/sgd-classification/loss-function-str2enum#13430ml/base/sgd-classification/loss-function-enum2str#13430ml/base/sgd-classification/loss-function-resolve-enum#13473ml/base/sgd-classification/loss-function-resolve-str#13471
-
Learning Rate enum
ml/base/sgd-classification/learning-rates#13377ml/base/sgd-classification/learning-rate-str2enum#13429ml/base/sgd-classification/learning-rate-enum2str#13429ml/base/sgd-classification/learning-rate-resolve-enum#13474ml/base/sgd-classification/learning-rate-resolve-str#13475
-
ml/base/sgd-classification/results/*ml/base/sgd-classification/results/factoryml/base/sgd-classification/results/float32ml/base/sgd-classification/results/float64ml/base/sgd-classification/results/struct-factoryml/base/sgd-classification/results/to-jsonml/base/sgd-classification/results/to-string
-
ml/strided/dsgd-trainer- Javscript
- C
-
ml/strided/dsgd-classification-binary- Javscript
- C
-
ml/strided/dsgd-classification-multiclass- Javscript
- C
-
ml/sgd-classification/ctor- Javscript
- C
-
ml/perceptron/ctor- Javscript
- C
- Lenguaje dominante
- JavaScript
- Estrellas
- 6k
- Forks
- 1.3k
- Merge medio
- 1 d 9 h
- PR fusionados (30 d)
- 607
Preparar el entorno
Inicia el contenedor de desarrollo del proyecto en tu navegador, con tu propia cuenta de GitHub.
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Tiene una plantilla de pull request
- Leer la 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.
Más de stdlib-js/stdlib
-
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