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对于希望整个技术栈统一在 Rust 语言中的团队，Linfa 提供了一个扎实的机器学习工具包，其角色类似 Python 生态中的 scikit-learn。它由一组小巧的 crate 构成，每个 crate 专注于一个算法或紧密相关的算法族，覆盖了线性回归、逻辑回归、SVM、决策树、k-means、DBSCAN、朴素贝叶斯等常用方法，并附带归一化、TF-IDF 向量化、PCA 等预处理功能。由于算法被拆分到独立的子 crate 中，项目可以按需引入所需模块，不必背负沉重的依赖。这种模块化设计也让代码更易读，方便团队理解和审查模型的实际计算过程。如果之前是因为不想引入另一种语言或运行时而犹豫是否开展机器学习，Linfa 让你可以留在 Rust 生态内完成这些工作。