Metadata-Version: 2.2
Name: veloxml
Version: 0.0.1
Summary: High-Performance Machine Learning Library for Python (Powered by C++)
Author: Yuji Chinen
Author-email: Yuji Chinen <veloxml1113@gmail.com>
License: MIT License
        
        Copyright (c) 2025 Yuji Chinen
        
        Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal in the Software without restriction, including without limitation the rights to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is furnished to do so, subject to the following conditions:
        
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Project-URL: Homepage, https://github.com/veloxml/VeloxML
Project-URL: Documentation, https://github.com/veloxml/VeloxML
Project-URL: Repository, https://github.com/veloxml/VeloxML
Project-URL: Issues, https://github.com/veloxml/VeloxML/issues
Description-Content-Type: text/markdown
License-File: LICENSE
Requires-Dist: numpy
Requires-Dist: pybind11
Provides-Extra: dev
Requires-Dist: pytest; extra == "dev"
Requires-Dist: sphinx; extra == "dev"
Dynamic: author

# VeloxML - High-Performance Machine Learning Framework for Python (Powered by C++)

🚀 **Ultra-Fast ML, Engineered in C++, Designed for Python Users!** 🚀

**VeloxML** is a **Python-friendly machine learning framework** with a **high-performance C++ backend**.  
It combines the ease of use of Python with the **speed and efficiency of C++**, offering optimized implementations of classical ML algorithms for modern CPUs.

## Features
- ⚡ **Optimized C++ Core**: Built with BLAS/LAPACK and OpenMP/TBB for lightning-fast computations.
- 🏎️ **Pythonic API**: Seamless integration with **NumPy, pandas, and Scikit-learn**.
- 🛠️ **Simple & Powerful**: Use it like any other Python ML library (`import veloxml`).
- 🌍 **Cross-Platform**: Runs on **Linux, Windows, and macOS**.
- 📈 **Essential ML Algorithms**:
  - ✅ Linear & Logistic Regression
  - ✅ Decision Trees & Random Forests
  - ✅ Gradient Boosting (XGBoost-style)
  - ✅ Support Vector Machines (SVM)
  - ✅ Clustering (k-means)
  - ✅ Dimensionality Reduction (PCA, t-SNE, UMAP)
  - ✅ Optimization Algorithms (SGD, Adam, RMSprop)

## Installation & Usage
🚧 **[Coming Soon]** 🚧  
VeloxML is currently under development. Stay tuned for the first release!

## Planned Enhancements
- 🔄 **Distributed Learning**: Scalability for multi-node training.
- 🚀 **GPU Acceleration**: Leveraging CUDA/cuBLAS for high-speed computations.
- 🤖 **AutoML Integration**: Automated model selection and hyperparameter tuning.
- 🧠 **Deep Learning Support**: Future support for neural networks.

## License
📜 VeloxML will be released as **freeware** for unrestricted commercial and non-commercial use.

## Contributing
Contributions are welcome!  
Feel free to open issues, suggest features, or submit pull requests.

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## 🇯🇵 VeloxML - Python向け高性能機械学習フレームワーク（C++ベース）

🚀 **超高速なML、C++のパワーをPythonで活用！** 🚀

**VeloxML** は **Python向けの機械学習フレームワーク** であり、  
**C++で実装された高性能バックエンド** により、  
シンプルなPythonの使いやすさと **C++の計算効率・速度** を両立しています。

## 特徴
- ⚡ **最適化されたC++コア**: BLAS/LAPACKとOpenMP/TBBによる高速計算。
- 🏎️ **PythonicなAPI**: **NumPy、pandas、Scikit-learn** とシームレスに統合。
- 🛠️ **シンプル & 強力**: **`import veloxml`** するだけで簡単に利用可能。
- 🌍 **クロスプラットフォーム対応**: **Linux、Windows、macOS** で動作。
- 📈 **主要な機械学習アルゴリズムを搭載**:
  - ✅ 線形回帰 & ロジスティック回帰
  - ✅ 決定木 & ランダムフォレスト
  - ✅ 勾配ブースティング（XGBoost風）
  - ✅ サポートベクターマシン（SVM）
  - ✅ クラスタリング（k-means）
  - ✅ 次元削減（PCA, t-SNE, UMAP）
  - ✅ 最適化アルゴリズム（SGD, Adam, RMSprop）

## インストール & 使い方
🚧 **[近日公開予定]** 🚧  
VeloxMLは現在開発中です。最初のリリースをお楽しみに！

## 今後の拡張予定
- 🔄 **分散学習対応**: マルチノードでのスケーラブルな学習。
- 🚀 **GPUアクセラレーション**: CUDA/cuBLASを活用した高速計算。
- 🤖 **AutoML統合**: モデル選択とハイパーパラメータ最適化の自動化。
- 🧠 **ディープラーニング対応**: 将来的にニューラルネットワークをサポート。

## ライセンス
📜 VeloxMLは、**商用・非商用を問わず無料で利用可能なフリーウェア** として提供予定です。

## コントリビューション
開発への貢献は大歓迎です！  
新機能の提案、バグ報告、プルリクエストの提出など、お気軽にご参加ください。

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