Бібліотеки онлайн-машинного навчання

Я шукаю пакети (або в python, R, або в окремий пакет) для виконання онлайн-навчання для прогнозування запасів.

Я знайшов і читав про Vowpal Wabbit ( https://github.com/JohnLangford/vowpal_wabbit/wiki ), який здається досить перспективним, але мені цікаво, чи є там інші пакети.

Заздалегідь спасибі.

machine-learning online-learning

— mike1886
джерело

Дурне запитання, але ви маєте на увазі, onlineяк у "не пакетному режимі" чи як у "обробленому в хмарі"?

— Майк Оунсворт

Привіт Майку, я маю на увазі безпакетний режим. Тому незабаром після прогнозу ми дізнаємось справжню етикетку, а потім використовуємо її у навчанні. Тож подумайте з точки зору прогнозування ціни акцій, за кілька хвилин ми дізнаємось справжню цінність, а потім використаємо цю цінність у своєму навчанні.

— mike1886

Не онлайн-навчання, але подивіться на цю публікацію, це може допомогти вам почати francescopochetti.com/stock-market-prediction-part-introduction

— Адріано Альмейда

Відповіді:

Ви можете подивитися на scikit-learn або модуль Orange в Python. У Scikit-learn є класифікатор і регресор SGD, який міг би частково відповідати даним у випадку онлайн-навчання. В R, погляньте на пакет карет

— Рахул Агарвал
джерело

Дякуємо за ваші коментарі. Я дуже обізнаний і регулярно використовую scikit та caret, але шукаю більше сучасного навчального пакету в Інтернеті, і ні scikit, ні карета це не є. Я шукаю людей, які насправді чимось використовують і можуть дати досвід з певним пакетом.

— mike1886

@ mike1886: якщо ви вже знаєте, як оновити модель за допомогою нових даних, що ще потрібно? Що є "більш сучасним" у вашому розумінні? Просто новіший і звуковий кулер?

— ffriend

Погодьтесь, --- модулі онлайн-навчання scikit є досить «сучасними», що б це не означало

— Бен Еллісон

@Rahul in R пакет каретки підтримує будь-який алгоритм навчання в Інтернеті? якщо так, будь ласка, підкажіть.

— Divyang Shah

Існує декілька інших бібліотек для онлайн або додаткового машинного навчання.

Jubatus , який написаний на C ++, але він офіційно забезпечує клієнтів C ++, Python, Ruby та Java.
Рамка "Торнадо" , написана на Python
крем , написаний Python
LIBOL , написаний на C ++ (і Matlab). Більш детальний опис бібліотеки ви можете знайти в статті LIBOL: Бібліотека алгоритмів навчання в Інтернеті (2014)
LibTopoART , написаний на C #
scikit-learn , який забезпечує деякі функції онлайн та інкрементального навчання

— nbro
джерело