Principle Component Analysis
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Évaluation
- Difficulté
- 5/5
- Temps estimé
- Plus d'une semaine
- Accessibilité débutants
- 30/100
- Type d'issue
- Fonctionnalité
- Clarté
- Plutôt claire
- Activité
- À l'abandon
- Stack technique
- cpp
- Domaine
- machine-learning
Piste de recherche
L’issue ne nomme aucun fichier, test ou point d’entrée ; commencez par localiser le point d’entrée C++ lié à PCA dans arrayfire-ml et examiner comment la décomposition en valeurs propres d’ArrayFire est exposée. La tâche est considérée comme terminée lorsque PCA est implémenté à l’aide de cette décomposition et que son comportement est vérifié par les contrôles pertinents du dépôt.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
- Requires eigen value decomposition from arrayfire
- Langage dominant
- C++
- Étoiles
- 105
- Forks
- 22
- Métriques de merge des PR
- Aucune PR mergée en 30 j
Guide de contribution
Aucun guide de contribution indexé pour ce dépôt
Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
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