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论文项目介绍
Datumbox是一个用Java编写的开源机器学习框架，旨在快速开发机器学习和统计应用程序。框架的主要目标是提供大量的机器学习算法和统计方法，并能够处理大规模数据集。
权利声明与许可
Datumbox框架由Vasilis Vryniotis于2013年至2020年创作，代码遵循Apache 2.0许可协议。这意味着任何人都可以在遵守该许可协议的前提下自由使用、修改和分发代码。
安装与版本更新
Datumbox框架可以从Maven中央仓库获取。最新的稳定版本是0.8.2，而最新的快照版本是0.8.3-SNAPSHOT。要使用此框架，只需在项目的pom.xml文件中添加相应的依赖配置。
框架的版本采取语义版本控制，详细的版本更新信息可参阅更改日志。
文档与代码示例
框架的所有公共方法和类都有Javadoc注释，并为每个模型提供了JUnit测试，用于演示如何训练和使用模型。更多的使用示例可以参考Datumbox代码示例或官方博客。
预训练模型
Datumbox自带大量的预训练模型，支持情感分析（文档和推特）、主观性分析、主题分类、垃圾邮件检测、成人内容检测、语言检测、商业检测、教育检测和性别检测等功能。这些二进制模型可在Datumbox Zoo获取。
支持的方法和算法
Datumbox框架目前支持多种参数和非参数统计测试、计算被删减和未删减数据的描述性统计、ANOVA分析、聚类分析、降维、回归分析、时间序列分析、抽样及从常见的离散和连续分布计算概率。此外，框架提供了多种算法实现，包括最大熵、朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、自举聚合（Bootstrap Aggregating）、自适应增强（Adaboost）、Kmeans聚类、层次聚类、狄利克雷过程混合模型、Softmax回归、序数回归、线性回归、逐步回归、主成分分析（PCA），以及其他可用于特征选择、集成学习、线性规划求解和推荐系统的技术。
错误报告
虽然框架的部分功能已经在商业应用中使用过，但并不是所有类都经过了充分测试。目前框架处于Alpha版本，对于未来版本公共API可能发生的变化，用户需做好准备。如果发现错误，可以在官方GitHub库中提交问题。
贡献
Datumbox框架有许多改进空间，欢迎任何形式的贡献。目前框架最迫切需要的改进是允许其从命令行或其他语言比如Python使用。其他重要的增强包括改进文档、测试覆盖率、使用示例以及框架的架构，并支持更多的机器学习和统计模型。如果对代码有任何有用的改动，欢迎通过提交拉取请求来贡献。
致谢
感谢Eleftherios Bampaletakis对于改善框架架构的宝贵意见。同时也感谢ej-technologies公司提供的Java Profiler许可证和JetBrains公司提供的Java IDE许可证。
