Milk

Tela Software:
Milk
Detalhes de Software:
Versão: 0.5.3
Data de upload: 5 Jun 15
Revelador: Luis Pedro Coelho
Licença: Livre
Popularidade: 197

Rating: nan/5 (Total Votes: 0)

wraps Leite LIBSVM em código Python.
Ele também suporta k-means clustering com uma implementação que é cuidado para não usar muita memória

Recursos :.

  • Aleatório florestas
  • auto-organização mapas
  • SVMs. Usando o solucionador LIBSVM com um invólucro pythonesque em torno dele.
  • Stepwise análise discriminante para seleção de recursos.
  • Não-negativo factorisation matriz
  • K-means usando como pouca memória quanto possível.
  • propagação Affinity

O que é novo nesta versão:.

  • projeção subespaço Adicionado kNN
  • Exportar pdist no namespace leite.
  • Adicionado Eigen para distribuição fonte.
  • Adicionado measures.curves.roc.
  • Adicionado função mds_dists.

O que é novo na versão 0.5:

  • Adicione coordenada descida baseado LASSO
  • Adicionar função unsupervised.center
  • Faça trabalho zscore com NaNs (por ignorá-los)
  • Propagar chamadas apply_many através de transformadores

O que é novo na versão 0.4.1:.

  • Corrigido um bug importante na gridsearch

O que é novo na versão 0.4.0:

  • Use multiprocessamento para tirar proveito de máquinas multi-core ( desativada por padrão).
  • Adicionar perceptron aluno
  • semente aleatória Situado no aluno floresta aleatória
  • Adicionar aviso de leite / __ init__.py se importação falhar
  • Adicionar valor de retorno para gridminimise
  • semente aleatória Situado em precluster_learner
  • Implementado códigos de saída para a redução de multi-classe em binário (incluindo a estimativa de probabilidade) de correção de erros
  • Adicione argumento multi_strategy para defaultlearner ()
  • Faça o kernel ponto no svm muito, muito, mais rápido
  • Faça montagem sigmoidal para SVM probabilidade estima mais rápido
  • Fix bug em randomforest (remendo por Wei no sector do leite-users mailing list)

O que é novo na versão 0.3.10:

  • Adicione ext.jugparallel para a integração com o jarro
  • validação cruzada nfold Paralela utilizando jarro
  • kmeans múltiplas paralelas é executado usando jarro
  • cluster_agreement para não-ndarrays
  • Adicionar histograma & normali (z | s) e opções para milk.kmeans.assign_centroid
  • bug Fix em sda quando os recursos eram constantes para uma classe
  • Adicione select_best_kmeans
  • Adicionado defaultlearner como um nome melhor do que defaultclassifier
  • Add measures.curves.precision_recall
  • Adicionar unsupervised.parzen.parzen

O que é novo na versão 0.3.8:.

  • Fixo compilação no Windows

O que é novo na versão 0.3.7:.

  • A regressão logística
  • demos Fonte incluído (na fonte e documentação).
  • Adicione acordo métricas de cluster.
  • Fix nfoldcrossvalidation bug ao usar origens.

O que é novo na versão 0.3.5:.

  • Correção para 64 bits

O que é novo na versão 0.3.4:.

  • aprendizes florestais aleatória
  • As árvores de decisão acelerou 20x.
  • gridsearch Muito mais rápido (encontra óptima sem computar todas as dobras).

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