Maschinelles Lernen Bibliotheken für Ruby

Gibt es maschinelle Lernbibliotheken für Ruby, die relativ vollständig (einschließlich einer Vielzahl von Algorithmen für überwachtes und unbeaufsichtigtes Lernen), robust getestet und gut dokumentiert sind? Ich mag Pythons Scikit-Learn wegen seiner unglaublichen Dokumentation, aber ein Kunde würde es vorziehen, den Code in Ruby zu schreiben, da er damit vertraut ist.

Ich suche nach einer Bibliothek oder ein Satz von Bibliotheken , im Idealfall, die wie scikitund numpyeine Vielzahl von Datenstrukturen wie dünn besetzte Matrizen implementieren können, sowie Lernende .

Einige Beispiele von Dingen, die wir tun müssen, sind die binäre Klassifizierung unter Verwendung von SVMs und die Implementierung von Bag-of-Word-Modellen, die wir hoffentlich mit beliebigen numerischen Daten verketten können, wie in diesem StackOverflow-Beitrag beschrieben .

Ich werde vorerst eine Antwort veröffentlichen. Wenn jemand etwas Besseres hat, nehme ich es an.

Zu diesem Zeitpunkt scheint die mächtigste Option zu sein, mit jRuby auf WEKA zuzugreifen. Wir haben gestern das Netz durchsucht , und diese Kombination wurde sogar von einem Vortrag auf der RailsConf 2012 verwendet. Wenn es also ein vergleichbares reines Rubinpaket gäbe, hätten sie es verwendet.

Beachten Sie, dass es viele einzelne Bibliotheken gibt, die entweder Standalone-Pakete wie libsvm einbinden oder einzelne Algorithmen wie Naive Bayes in Ruby neu implementieren und Ihnen die Verwendung von jRuby ersparen.

Für eine Universalbibliothek scheinen WEKA und jRuby derzeit die beste Wahl zu sein.