NocML
Машинное обучение для Arduino с нулевым динамическим выделением памяти: классификация, кластеризация и регрессия
Установка
Последняя опубликованная версия- Скачайте архив — реестр отдает его уже проверенным.
- В Arduino IDE выберите «Скетч → Подключить библиотеку → Добавить .ZIP библиотеку».
- Укажите скачанный файл — библиотека появится в списке доступных.
SHA-256:8fa596b92145c4555d40af0a92c3cca0a0c2cf330c9d19f6f6685eae5dbce8d3NocML-1.0.0-8fa596b9.zipОписание
Лёгкая библиотека машинного обучения для микроконтроллеров, вдохновлённая API Scikit-Learn. В NocML есть классификация (KNN, Naive Bayes, Logistic Regression, Decision Tree), кластеризация (K-Means) и прогнозирование временных рядов через линейную регрессию. Перед применением моделей данные можно предобработать с помощью MinMaxScaler, StandardScaler или PolynomialFeatures. Главное преимущество — ноль динамического выделения памяти во время инференса, так что библиотека стабильна даже на Arduino Uno и Nano с очень ограниченными ресурсами. Подходит для предсказания состояния растений по датчикам влажности, обнаружения аномалий вибрации, температурного прогнозирования, быстрой классификации качества воздуха и других задач обработки данных на грани микроконтроллера.