YCML 是使用 Objective-C 編寫的機器學習框架，也支持 Swift。

當前提供以下算法：

• 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 using Orthogonal Least Squares with the PRESS statistic [6]

在適用的情況下，實現了常規版本的算法。

YCML 同時包括一些優化算法，用來得到預測模型，可以用于以下算法：

• Gradient Descent (Single-Objective, Unconstrained)

• RProp Gradient Descent (Single-Objective, Unconstrained)

• NSGA-II (Multi-Objective, Constrained) [7]

特性

學習

• 嵌入式模型輸入/輸出標準化設施

• 通用監督學習基類，適用于各種算法

• 強大和模塊化的 Backprop 類

• 強大的 Dataframe 類

優化

• 為單個或者多個對象問題進行單獨優化

• 用于優化的代理類

其他

• 基于 YCMatrix，一個矩陣庫，使用加速框架來提升性能

• 使用 NSArray 類進行基礎統計