Linear modeling and Generalized Linear modeling with arrayfire
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Évaluation
- Difficulté
- 5/5
- Temps estimé
- Plus d'une semaine
- Accessibilité débutants
- 20/100
- Type d'issue
- Fonctionnalité
- Clarté
- À clarifier
- Activité
- À l'abandon
- Stack technique
- r
- Domaine
- machine-learning
Piste de recherche
L’issue demande la prise en charge des fonctions lm et glm dans le wrapper R, mais ne nomme aucun fichier, test ou point d’entrée. Commencez par localiser les points d’entrée existants du wrapper liés à la modélisation et déterminez l’intégration attendue avec ArrayFire ; le travail est considéré comme terminé lorsque les deux fonctions sont prises en charge et que leur comportement est couvert par des tests appropriés.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
- Langage dominant
- R
- Étoiles
- 22
- Forks
- 5
- Métriques de merge des PR
- Aucune PR mergée en 30 j
Préparer son environnement
Ce projet ne fournit ni conteneur de développement, ni Dockerfile, ni guide de contribution : l'installation est à votre charge. Commencez par son README, et consultez notre guide de la première contribution pour les étapes générales.
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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