我开始使用Julia了。我听说它的速度比C还快。到目前为止，我已经看到了像KNET和Flux这样的库，但两者都是用于深度学习的。还有一个名为“Pycall”的命令，可以在Julia中使用Python。
但我对机器学习也很感兴趣。所以我想在Julia中使用SVM、随机森林、KNN、XGBoost等算法。
有没有用Julia编写的原生机器学习库？
谢谢
回答：
许多算法可以通过专用包直接使用。例如BayesNets.jl
对于“经典机器学习”，MLJ.jl是一个纯Julia的机器学习框架，由艾伦图灵研究所开发，发展非常活跃。
对于神经网络，Flux.jl是Julia中首选的解决方案。同样非常活跃，支持GPU，并且允许使用Julia生态系统中的各种奇特组合，如DiffEqFlux.jl，这是一个结合了Flux.jl和DifferentialEquations.jl的包。
只需等待Zygote.jl，这是一个源到源的自动微分包，将成为Flux.jl的后端之一。
当然，如果你更熟悉Python的机器学习工具，你仍然可以使用TensorFlow.jl和ScikitLearn.jl，但原帖作者要求的是纯Julia包，而这些只是Python包的Julia包装器。
