Milk

Mléko zábaly libsvm v Pythonu.
Podporuje také k-means clustering s prováděním, který pozor, abyste používat příliš mnoho paměti

Vlastnosti :.

• V náhodném pořadí lesy
• Sekačky organizování mapy
• SVMs. Použití libsvm řešitele s Pythonesque wrapper kolem něj.
• Postupné Diskriminační analýza pro výběr funkce.
• Non-negativní matrice faktorizace
• K-means používající jako málo paměti, jak je to možné.
• propagace Affinity

Co je nového v této verzi:.

• Přidána subspace projekce kNN
• Export pdist v mléčné názvů.
• Přidáno Eigen k distribuci zdroje.
• Přidána measures.curves.roc.
• Přidána funkce mds_dists.

Co je nového ve verzi 0.5:

• Přidat Souřadnice sestupu založené laso
• Přidat unsupervised.center funkci
• Zkontrolujte, zscore práci s Nans (tím, že je ignoruje)
• Šíření apply_many hovorů přes transformátorů

Co je nového ve verzi 0.4.1:.

• Opravena důležitou chyba v gridsearch

Co je nového ve verzi 0.4.0:

• Použít multiprocessing využít vícejádrových strojů ( ve výchozím nastavení vypnuto).
• Přidat perceptronový studenta
• Nastavení náhodný semeno v náhodném lesním studenta
• Přidat upozornění do mléka / __ init__.py pokud selže import
• Přidat návratovou hodnotu do gridminimise
• Nastavení náhodný osivo precluster_learner
• Realizované opravy chyb výstupních kódů pro snížení multi-třídy na binární (včetně odhadu pravděpodobnosti)
• Přidat multi_strategy argument defaultlearner ()
• Zkontrolujte, tečka jádro v SVM mnohem, mnohem rychlejší
• Zkontrolujte, sigmoidální kování pro SVM pravděpodobnost odhaduje rychleji
• Fix bug ve randomforest (náplasti Wei o mléku-mailové konference)

Co je nového ve verzi 0.3.10:

• Přidat ext.jugparallel pro integraci s džbán
• Paralelní nfold crossvalidation použití Konvice
• Paralelní více kmeans spouští pomocí džbán
• cluster_agreement pro non-ndarrays
• Přidat histogram a normali (Z | y) možnosti e k milk.kmeans.assign_centroid
• Fix chyba v sda, kdy rysy byly konstantní pro třídu
• Přidat select_best_kmeans
• Přidána defaultlearner jako lepší jméno než defaultclassifier
• Přidat measures.curves.precision_recall
• Přidat unsupervised.parzen.parzen

Co je nového ve verzi 0.3.8:.

• Pevná kompilaci na Windows

Co je nového ve verzi 0.3.7:.

• Logistické regrese
• Zdroj demos v ceně (v zdroji a dokumentace).
• Přidat clusteru o dohodě metriky.
• Fix nfoldcrossvalidation chybu při používání původ.

Co je nového ve verzi 0.3.5:.

• Oprava chyby na 64 bitů

Co je nového ve verzi 0.3.4:.

• Random lesní studující
• Rozhodovací stromy zrychlil 20x.
• Mnohem rychlejší gridsearch (najde optimální bez výpočtu všechny záhyby).