var net = new brain.NeuralNetwork(); 

 

net.train([{input: [0, 0], output: [0]}, 

           {input: [0, 1], output: [1]}, 

           {input: [1, 0], output: [1]}, 

           {input: [1, 1], output: [0]}]); 

 

var output = net.run([1, 0]); // [0.987] 

Jubatus认为将来的数据分析平台应当同时向三个偏向展开：处理更大年夜的数据，深层次的分析和及时处理。于是Jubatus将在线机械进修，分布式计算和随机算法等的优势结合在一路用于机械进修，并支撑分类、回归、推荐等根本元素。根据其设计目标，Jubatus有如下的特点：

• 可扩大：支撑可扩大的机械进修处理。在通俗硬件集群上处理数据速度高达100000条/秒;+及时Ｆ算：及时分析数据和更新模型;
• 深层次的数据分析：支撑各类分析计算：分类、回归、统计、推荐等。

16. GoLearn

如不雅有基于流数据的机械进修方面的需求，Jubatus值得存眷。

• 开辟说话：C/C++
• 许可协定：LGPL
• GitHub项目地址: https://github.com/jubatus/jubatus

28. Decider

Decider 是另一个 Ruby 机械进修库，兼具灵活性和可扩大性。Decider内置了对纯文本和URI、填充词汇、停止词删除、字格等的支撑，以上这些都可以很轻易地在选项中组合。Decider 可支撑Ruby中任何可用的存储机制。如不雅你爱好，可以保存到数据库中，实现分布式分类。

Decider有几个基准，也兼作集成测试。这些都是按期运行并用于查明CPU和RAM的瓶颈。Decider可以进行大年夜量数学运算，计算相当密集，所以对速度的请求比较高。这是经常应用Ruby1.9和JRuby测试其计算速度。此外，用户的数据集应当完全在内存中，不然将会碰到麻烦。

开辟说话：Ruby

GitHub项目地址: https://github.com/danielsdeleo/Decider

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【义务编辑：武晓燕 TEL：（010）68476606】

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