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资源说明：微笑
是Java和Scala中快速而全面的机器学习，NLP，线性代数，图形，插值和可视化系统。 凭借先进的数据结构和算法，Smile可提供最先进的性能。 Smile的文献记录丰富，请查看项目以获取编程指南和更多信息。
Smile涵盖了机器学习的各个方面，包括分类，回归，聚类，关联规则挖掘，特征选择，流形学习，多维缩放，遗传算法，缺失值插补，有效的最近邻搜索等。
Smile实现以下主要的机器学习算法：
分类：支持向量机，决策树，AdaBoost，梯度提升，随机森林，逻辑回归，神经网络，RBF网络，最大熵分类器，KNN，朴素贝叶斯，费舍尔/线性/二次/正则判别分析。
回归：支持向量回归，高斯过程，回归树，梯度提升，随机森林，RBF网络，OLS，LASSO，ElasticNet，岭回归。
特征选择：基于遗传算法的特征选择，基于集成学习的特征选择，TreeSHAP，信号噪声比，平方和比。
聚类： BIRCH，CLARANS，DBSCAN，DENCLUE，确定性退火，K均值，X均值，G均值，神经气，增长神经气，分层聚类，顺序信息瓶颈，自组织图，谱聚类，最小熵聚类。
关联规则和频繁
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