smile

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

• Java 25（SMILE v5+）
• Java 21（SMILE v4.x）或 Java 8（更早版本）
• 构建工具之一：Maven、SBT（Scala）或 Gradle（Kotlin）
• 可选：BLAS / LAPACK 原生库

安装与启动步骤

1. 1确认 Java 版本

   SMILE v5+ 要求 Java 25，v4.x 要求 Java 21，更早版本要求 Java 8，先确认本机 JDK 版本与所选 SMILE 版本匹配。

   java -version

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2. 2获取源码

   从 GitHub 克隆 SMILE 仓库到本地，便于查看示例代码与测试数据文件。

   git clone https://github.com/haifengl/smile.git

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3. 3选择依赖方式

   README 的 Installation 章节列出了 Maven、SBT（Scala）、Gradle（Kotlin）三种引入方式，但未给出具体依赖坐标，请按官网指引填写。

4. 4配置原生加速库

   README 将 Native Libraries（BLAS / LAPACK）列为可选安装项，用于加速线性代数运算，具体安装步骤需参考官网文档。

5. 5运行快速开始示例

   在项目中引入依赖后，运行 README 的 Java 示例：读取 iris.csv、用 RandomForest 训练并预测第一条样本类别。

6. 6探索 Studio 与扩展示例

   SMILE Studio 是面向数据科学的智能体 IDE，支持 Python/Java/Scala；深度学习与可视化示例分别见 deep/README.md 与 plot/README.md。

如何确认成功

运行 Quick Start 示例，能读取 iris.csv 完成随机森林训练，并输出预测类别即为成功。

常见问题

注意事项

• README 的 Installation 章节只有标题，没有具体依赖坐标和命令，实际集成需查阅官网。
• Quick Start 示例读取的是 src/test/resources/iris.csv，需在仓库源码目录下运行才能找到该文件。
• 除 Java 外，SMILE 还提供 Scala 和 Kotlin 的惯用 API，可按团队技术栈选择。
• SMILE 支持与 Hadoop、Spark 等大数据框架交互，适用于 JVM 上的生产级应用。