CML — ミニマルなC製機械学習ライブラリ
概要
CMLは「Minimal C Machine Learning Library」を目指す小さな機械学習ライブラリです。依存を極力減らした純粋なC実装で、線形回帰、Lasso回帰、K近傍（回帰と分類）、ロジスティック回帰といった基本的アルゴリズムをカバーします。ベクトル化（BLASなどの高速行列演算）には依存せず、各アルゴリズムはループベースの直接的な実装になっているため、コードの読みやすさ・理解しやすさが優先されています。APIはPythonの機械学習ライブラリに似た使い勝手を意識しており、教育目的や小規模な組み込み用途、アルゴリズム学習のためのベース実装として有用です。
リポジトリの統計情報
- スター数: 5
- フォーク数: 0
- ウォッチャー数: 5
- コミット数: 4
- ファイル数: 7
- メインの言語: C
主な特徴
- 基本的な機械学習アルゴリズムをCで実装（線形回帰、Lasso、KNN、ロジスティック回帰）。
- ベクトル化を用いないシンプルなループベース実装で可読性重視。
- PythonライクなML API感（fit / predictスタイル）を意識した設計。
- Makefileとsetupスクリプトで簡単にビルド・セットアップ可能。
技術的なポイント
CMLの技術的特徴は「シンプルさ」と「移植性」にあります。ベクトル化や外部数値ライブラリに依存しないことで、Cの基礎だけで動作させられ、組み込み環境や教育用途で取り回しやすいのが最大の利点です。実装はループによる逐次処理（非ベクトル化）を採用しているため、配列アクセスやメモリ配置、キャッシュ効率が性能に直結します。C言語実装ゆえにメモリ管理は明示的で、ヒープ割当や解放の取り扱い、データの行優先/列優先の扱いが重要です。
数値計算面では、外部のBLASやSIMDを利用しないため大規模データでのスループットは限定的です。アルゴリズムとしては一般的な最小二乗や正則化付き最適化、距離計算ベースのKNN、ロジスティック関数による2値分類といった基本要素を抑えているため、アルゴリズムの理解やカスタム化（例えば距離関数の変更や正則化項の調整）に適しています。将来的な改善候補としては、行列演算を外部ライブラリに委譲することで大幅な性能向上（BLAS/LAPACKの利用やOpenMPによる並列化、SIMD最適化）が期待できます。
API設計はPythonの機械学習ライブラリに触発されており、ユーザーはモデルの初期化→学習（fit）→予測（predict）という流れで操作できることが想定されます。Makefileやsetup.shでのビルドフローが用意されているためローカルでのコンパイルは容易ですが、テストやCIが整備されていない点、ドキュメントが最小限である点は導入時のハードルとなり得ます。貢献の観点では、ベクトル化対応、追加アルゴリズム、Pythonバインディング、ユニットテストやベンチマークの追加が効果的です。（約700字）
プロジェクトの構成
主要なファイルとディレクトリ：
- LICENSE: file
- Makefile: file
- README.md: file
- include: dir
- setup.sh: file
…他 2 ファイル
まとめ
学習用・軽量用途に適した分かりやすいC実装のMLライブラリです（50字）。
リポジトリ情報：
- 名前: CML
- 説明: A small machine learning library in C(not vectorized)
- スター数: 5
- 言語: C
- URL: https://github.com/arieloduor/CML
- オーナー: arieloduor
- アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/132332376?v=4
READMEの抜粋：
CML
A minimal C Machine Learning Library
Not vectorized but might add vectorization support in the future
covers Linear Regression,Lasso Regression,K-Nearest Neighbours { Regression and Classification },Logistic Regression
Might add more algorithms depending on my needs
The API has a python like ml feel
…