Milk

Mleko libsvm w okłady kodzie Pythona.
Obsługuje również k oznacza grupowanie z implementacji, która jest uważać, aby nie używać zbyt dużo pamięci

Cechy .

• Losowo lasy,
• własna organizację mapy
• SVMs. Korzystanie solver libsvm z obwolutą pythonesque wokół niego.
• Stopniowe analizy dyskryminacyjnej do wyboru funkcji.
• Nie faktoryzacji macierzy-ujemne
• K-oznaczają środki wykorzystujące jako mało pamięci, jak to możliwe.
• propagacji Affinity

Co nowego w tym wydaniu:.

• Dodane projekcji podprzestrzeń KNN
• pdist Eksport w przestrzeni nazw mleka.
• Dodane Eigen do dystrybucji źródłowej.
• Dodane measures.curves.roc.
• Funkcja Dodano mds_dists.

Co nowego w wersji 0.5:

• Dodaj zejście współrzędnych oparte Lasso
• Dodaj funkcję unsupervised.center
• prace zscore z Nans (przez ich ignorowanie)
• Propagowanie połączeń apply_many przez transformatorów

Co nowego w wersji 0.4.1:.

• Naprawiono błąd w gridsearch ważną

Co nowego w wersji 0.4.0:

• Użyj wieloprocesorowe, aby skorzystać z wielu maszyn podstawowych ( domyślnie wyłączona).
• Dodaj perceptron ucznia
• Ustaw losowa w losowej leśnej ucznia
• Dodaj ostrzeżenie do mleka / __ init__.py jeżeli przywóz nie
• Dodaj do gridminimise wartości zwracanej
• Ustaw losowa w precluster_learner
• Wdrożone korekcji błędów kodów wyjściowych do redukcji multi-klasy do binarnego (w tym oszacowanie prawdopodobieństwa)
• Dodaj multi_strategy argument defaultlearner ()
• jądro kropka w SVM wiele, wiele szybciej
• esowatą dopasowanie do SVM prawdopodobieństwo szacuje szybciej
• Fix bug w randomforest Wei (poprawki użytkowników mleka na liście dyskusyjnej)

Co nowego w wersji 0.3.10:

• Dodaj ext.jugparallel do integracji z dzbanka
• Parallel nfold używając dzbanek oceny krzyżowej
• Równoległe wiele kmeans działa przy użyciu dzbanek
• cluster_agreement dla nie-ndarrays
• Dodaj histogram i normali (Z | s) Opcje e do milk.kmeans.assign_centroid
• bug Fix w sda, gdy cechy były stałe dla klasy
• Dodaj select_best_kmeans
• Dodane defaultlearner jako lepszej nazwy niż defaultclassifier
• Dodaj measures.curves.precision_recall
• Dodaj unsupervised.parzen.parzen

Co nowego w wersji 0,38.

• Poprawiono kompilacja Windows

Co nowego w wersji 0.3.7:.

• regresji logistycznej,
• dema źródłowe zawarte (w źródle i dokumentacji).
• Dodaj klastra Umowa metryki.
• Fix nfoldcrossvalidation błąd podczas korzystania pochodzenie.

Co nowego w wersji 0.3.5:.

• Bugfix dla 64 bitów,

Co nowego w wersji 0.3.4:.

• uczniowie Losowe las
• Drzewa decyzyjne przyspieszony 20x.
• Znacznie szybciej gridsearch (znajdzie optymalne bez computing wszystkie fałdy).