YCML 是使用 Objective-C 编写的机器学习框架，也支持 Swift。当前提供以下算法：Gradient Descent Backpropagation [1]Resilient Backpropagation (RProp) [2]Extreme Learning Machines (ELM) [3]Forward Selection using Orthogonal Least Squares (for RBF Net) [4, 5]Forward Selection usin

Swift AI 是高性能的人工智能和机器学习库，完全用 Swift 编写，目前支持  iOS and OS X，未来将支持更多平台。 Swift AI 包括一组人工智能和机器学习的通用工具，这些工具灵活、强大，可用于广泛的应用程序。Feed-Forward Neural Network 3-layer network with options for customization. Example projects for iOS and OS X. Recurrent Neural Netw

多目标优化算法--NSGA-II，适用于3个目标以下 自己理解后，修改后的简洁的NSGA-II代码（自用）

1. 提出了快速非支配排序算法，一方面降低了计算的复杂度，另一方面它将父代种群跟子代种群进行合并，使得下一代的种群从双倍的空间中进行选取，从而保留了最为优秀的所有个体； 2. 引进精英策略，保证某些优良的种群个体在进化过程中不会被丢弃，从而提高了优化结果的精度； 3. 采用拥挤度和拥挤度比较算子，不但克服了NSGA中需要人为指定共享参数的缺陷，而且将其作 为种群中个体间的比较标准，使得准Pareto域中的个体能均匀地扩展到整个Pareto域，保证了种群的多样性

基于参考点设计的算法，点击nsga_3程序运行，运行过程有实时效果展示