veloxml 0.0.1

High-Performance Machine Learning Library for Python (Powered by C++)

VeloxML - High-Performance Machine Learning Framework for Python (Powered by C++)

🚀 Ultra-Fast ML, Engineered in C++, Designed for Python Users! 🚀

VeloxML is a Python-friendly machine learning framework with a high-performance C++ backend.
It combines the ease of use of Python with the speed and efficiency of C++, offering optimized implementations of classical ML algorithms for modern CPUs.

Features

• ⚡ Optimized C++ Core: Built with BLAS/LAPACK and OpenMP/TBB for lightning-fast computations.
• 🏎️ Pythonic API: Seamless integration with NumPy, pandas, and Scikit-learn.
• 🛠️ Simple & Powerful: Use it like any other Python ML library (import veloxml).
• 🌍 Cross-Platform: Runs on Linux, Windows, and macOS.
• 📈 Essential ML Algorithms:
  • ✅ Linear & Logistic Regression
  • ✅ Decision Trees & Random Forests
  • ✅ Gradient Boosting (XGBoost-style)
  • ✅ Support Vector Machines (SVM)
  • ✅ Clustering (k-means)
  • ✅ Dimensionality Reduction (PCA, t-SNE, UMAP)
  • ✅ Optimization Algorithms (SGD, Adam, RMSprop)

Installation & Usage

🚧 [Coming Soon] 🚧
VeloxML is currently under development. Stay tuned for the first release!

Planned Enhancements

• 🔄 Distributed Learning: Scalability for multi-node training.
• 🚀 GPU Acceleration: Leveraging CUDA/cuBLAS for high-speed computations.
• 🤖 AutoML Integration: Automated model selection and hyperparameter tuning.
• 🧠 Deep Learning Support: Future support for neural networks.

License

📜 VeloxML will be released as freeware for unrestricted commercial and non-commercial use.

Contributing

Contributions are welcome!
Feel free to open issues, suggest features, or submit pull requests.

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🇯🇵 VeloxML - Python向け高性能機械学習フレームワーク（C++ベース）

🚀 超高速なML、C++のパワーをPythonで活用！ 🚀

VeloxML は Python向けの機械学習フレームワーク であり、
C++で実装された高性能バックエンド により、
シンプルなPythonの使いやすさと C++の計算効率・速度 を両立しています。

特徴

• ⚡ 最適化されたC++コア: BLAS/LAPACKとOpenMP/TBBによる高速計算。
• 🏎️ PythonicなAPI: NumPy、pandas、Scikit-learn とシームレスに統合。
• 🛠️ シンプル & 強力: import veloxml するだけで簡単に利用可能。
• 🌍 クロスプラットフォーム対応: Linux、Windows、macOS で動作。
• 📈 主要な機械学習アルゴリズムを搭載:
  • ✅ 線形回帰 & ロジスティック回帰
  • ✅ 決定木 & ランダムフォレスト
  • ✅ 勾配ブースティング（XGBoost風）
  • ✅ サポートベクターマシン（SVM）
  • ✅ クラスタリング（k-means）
  • ✅ 次元削減（PCA, t-SNE, UMAP）
  • ✅ 最適化アルゴリズム（SGD, Adam, RMSprop）

インストール & 使い方

🚧 [近日公開予定] 🚧
VeloxMLは現在開発中です。最初のリリースをお楽しみに！

今後の拡張予定

• 🔄 分散学習対応: マルチノードでのスケーラブルな学習。
• 🚀 GPUアクセラレーション: CUDA/cuBLASを活用した高速計算。
• 🤖 AutoML統合: モデル選択とハイパーパラメータ最適化の自動化。
• 🧠 ディープラーニング対応: 将来的にニューラルネットワークをサポート。

ライセンス

📜 VeloxMLは、商用・非商用を問わず無料で利用可能なフリーウェア として提供予定です。

コントリビューション

開発への貢献は大歓迎です！
新機能の提案、バグ報告、プルリクエストの提出など、お気軽にご参加ください。

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