BIDMach 是一个非常快速的机器学习库。请查看最新的 基准测试。

GitHub 上的发布包仅包含源代码。您还需要 JDK 8、NVIDIA CUDA 8.0（如果您想使用 GPU）以及 CUDNN 5（如果您计划使用深度网络）。构建时需要 Maven 3.X。

执行 git clone 后，进入 BIDMach 目录，并使用 mvn install 构建和安装 JAR 文件。之后，您可以运行 bidmach，命令为 ./bidmach。有关安装和运行的更多详细信息，请参阅 此处。

主项目页面位于 这里。

文档可在 维基中找到。

新增 BIDMach 在 Google Groups 上设有 讨论组。

BIDMach 是 BIDMat 的姊妹项目，BIDMat 是一个矩阵库，同样 托管在 GitHub 上。

BIDData 还有一个用于深度强化学习的项目。BIDMach_RL 包含多种强化学习算法的最新实现。

BIDMach 快速上手指南

BIDMach 是一个极速机器学习库，适用于大规模数据处理和深度学习任务。以下是针对中国开发者的快速入门流程。

环境准备

在开始之前，请确保您的系统满足以下要求：

• 操作系统：Linux 或 macOS（推荐）
• JDK：必须安装 JDK 8
• 构建工具：Maven 3.X
  • 国内加速建议：建议配置阿里云 Maven 镜像以加快依赖下载速度。在 ~/.m2/settings.xml 中添加：

  <mirror>
    <id>aliyunmaven</id>
    <mirrorOf>*</mirrorOf>
    <name>Aliyun Public</name>
    <url>https://maven.aliyun.com/repository/public</url>
  </mirror>
  

• GPU 支持（可选）：
  • 若需使用 GPU 加速，需安装 NVIDIA CUDA 8.0。
  • 若计划运行深度网络，还需安装 CUDNN 5。

安装步骤

1. 克隆源代码 从 GitHub 获取最新源码：

   git clone https://github.com/BIDData/BIDMach.git
   

2. 编译与安装 进入项目目录并使用 Maven 构建 JAR 包：

   cd BIDMach
   mvn install
   

   注：首次构建可能需要下载大量依赖，配置国内镜像可显著缩短时间。

基本使用

构建完成后，您可以直接运行 BIDMach 交互式命令行：

./bidmach

启动成功后，您将进入 BIDMach 的 REPL 环境，即可开始编写 Scala 代码进行机器学习建模。

提示：更多详细文档、基准测试数据及进阶用法，请访问 BIDMach Wiki。如有问题，可加入 Google Groups 讨论组 交流（需网络工具支持）。