[解決済み] Scalaで使える数学・統計のライブラリはありますか？[クローズド］

質問

私は、数学と統計のためのscalaのための良いオープンソースライブラリを探しています。願わくば、Apache MathやColtのような、しかしScalaで実装されたものを。

どなたか正しい方向を示していただけませんか？

どのように解決するのですか？

はい、いくつかあります。

スカラベ

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ScalaLabプロジェクトは、Java仮想マシンのための効率的な科学的プログラミング環境を提供することを目的としています。 プログラミング環境を提供することを目的としています。スクリプト言語 スクリプト言語はScalaプログラミング言語をベースにしており，高水準の科学的演算子で強化されています． スクリプト言語はScalaプログラミング言語をベースとし、高水準の科学演算子やMatlabのような作業環境を Matlabのような作業スタイルを提供します。

スクリプトコード は非常に高速で、Javaに近いです(遅い時もあれば速い時もあります)。 そして通常、同等のMatlab .mスクリプトよりも高速です!

Scalala は、現在では ブリーズ

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Scala 用の高性能な数値線形代数ライブラリです。 ベクトルや行列のMatlabライクな演算子、数値演算ルーチン、プロットのサポート。 ルーチン，プロットのサポート．

ファクトリー

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FACTORIEは、デプロイ可能な確率的モデリングのためのツールキットです。 Scalaのソフトウェアライブラリとして実装されています。ユーザーに提供するのは 関係性モデリングを作成するための簡潔な言語 因子グラフ を作成し、パラメータを推定し パラメータを推定し、推論を行うための簡潔な言語です。

カソボ

twitterによるグラフ処理。

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Cassovaryは数十億のエッジを持つグラフを効率的に処理するために、ゼロから設計されています。 を効率的に扱えるように設計されています。一般的なノードとグラフのデータ構造、および探索アルゴリズムが付属しています。 構造およびトラバーサル・アルゴリズムが付属しています。典型的な使用法は、大規模なグラフのマイニングと分析を行うことです。 大規模なグラフマイニングと分析です。

Twitterでは、Cassovaryはスタックの最下層を形成しています。 Twitterでは、Cassovaryはスタックの最下層を形成し、"Who to Follow"" や "Similar to" などのグラフベースの機能の多くに使用されています。 「に似ている" などのグラフベースの機能を提供しています。また、Twitter検索での関連性や、ユーザーがどのプロモ商品を購入するかを決定するアルゴリズムにも使用しています。 の関連性、およびユーザーに表示されるプロモーティング製品を決定するアルゴリズムにも使用しています。いずれは 時間をかけて、これらの製品機能から非独占的なロジックをCassovaryに取り込みたいと考えています。 Cassovaryに取り込んでいきたいと考えています。

Algebird

twitterが提供する抽象代数ライブラリ。

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コードは集計システムの構築を対象としています（Scaldingまたは Storm経由)。これは元々ScaldingのMatrix APIの一部として開発されました。 MatrixはMonoids、Groups、Ringの要素である値を持ちます。 リングの要素である値を持つ。その後、このコードはScaldingの内部だけでなく、他の分野にも広く適用できることが明らかになりました。 Scaldingの中で、そしてTwitterの中の他のプロジェクトで、より広い応用があることが明らかになりました。

scala_prob

は実験状態です!

sb_probdsl は、scala の新しい区切り連続性サポートを使って、シンプルな離散確率プログラミングのサポートを提供します。 scala の新しい区切り連続のサポートを使っています。

マラコフ

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Scala用Markov Chainライブラリ

マルコフ連鎖は確率過程を表し，次のステップの確率分布が現在の 次のステップの確率分布が，現在のステップに非自明的に依存し，前のステップには依存しないような に依存し，それ以前のステップには依存しない確率分布を持つ確率過程を表します．このライブラリにいくつかの 学習データを与えると、それに統計的に似た新しいランダムなデータを生成します。 に類似した新しいランダムデータを生成します。

シグナルコレクト

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Signal/Collectは、大規模なグラフ処理のためのプログラミングモデルおよびフレームワークです。 グラフ処理のためのプログラミングモデルおよびフレームワークです。このモデルは、グラフ上の多くの反復処理やデータフロー・アルゴリズムを簡潔に定式化するのに十分な表現力を持っている。 グラフの反復処理とデータフローアルゴリズムを定式化するのに十分な表現力を持ち、同時にフレームワークが処理を透過的に並列化することを可能にする。 フレームワークが透過的に処理を並列化することを可能にする。

グリズリー数学

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統計とユーティリティのパッケージが含まれています。非常に基本的でよく知られているものが含まれています。 std...などの基本的なものが含まれています。

確率モナド。

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これはライブラリではありませんが、確率を扱うのに大いに役立つでしょう。 手助けになるはずです。