Milk

Pieno antklodės libsvm Python kodą.
Ji taip pat remia k reiškia klasterių su įgyvendinimo, ty atsargūs, ne naudoti per daug atminties

Savybės .

• Atsitiktiniai miškai,
• Savarankiškai organizuoti žemėlapiai
• SVMs. Naudojant libsvm Solver su pythonesque įvynioti aplink jį.
• Palaipsniui diskriminantinis analizė funkcijų pasirinkimu.
• Ne neigiamas matrica daugikliais,
• K-priemonėmis, naudojant kuo mažiau atminties, kaip įmanoma.
• Affinity dauginimas;

Kas naujo , šioje laidoje.

• Pridėta Subspace projekcija kNN
• Eksporto pdist pieno vardų.
• patalpintas Eigen į šaltinį platinimo.
• Pridėta measures.curves.roc.
• Pridėta mds_dists funkcija.

Kas naujo versijos 0.5:

• Pridėti koordinatė-nusileidimas remiantis Kilpinė;
• Pridėti unsupervised.center funkciją
• Padaryti zscore darbą su Nans (juos ignoruojant)
• Paplitimas apply_many skambučius per transformatorių,

Kas naujo versijos 0.4.1.

• Fiksuotas svarbų klaidą į gridsearch

Kas naujo versijos 0.4.0:

• Naudoti multiprocessing pasinaudoti daugiabučių pagrindinių mašinų ( išjungtas pagal nutylėjimą).
• Pridėti perceptron besimokantįjį;
• Nustatyti Grūdus atsitiktine miško besimokančiojo;
• Pridėti įspėjimą pieno / __ init__.py jei importas nepavyksta,
• Pridėti grąžinimo vertę gridminimise
• Nustatyti atsitiktinai sėklos precluster_learner
• Įvykdyti klaidų taisymo išvesties kodų mažinimo multi-klasės dviejų komponentų (įskaitant tikimybės įvertinimo);
• Pridėti multi_strategy argumentas defaultlearner ();
• Padaryti dot branduolys SVM daug, daug, greičiau,
• Padaryti sigmoidal montavimo ir SVM tikimybių įverčių greičiau;
• Nustatyti klaidą į randomforest (patch Wei dėl pieno vartotojams pašto adresų sąrašą);

Kas naujo versijos 0.3.10:

• Pridėti ext.jugparallel integruoti su ąsotis
• Lygiagrečiai nfold crossvalidation naudojant ąsotis,
• Parallel kelis kmeans veikia naudojant kavinuką "
• cluster_agreement už ne ndarrays
• Pridėti histograma ir normali (Z | -ai) E variantų milk.kmeans.assign_centroid
• Nustatyti klaidą į sda, kai funkcijos buvo pastovus klasė "
• Pridėti select_best_kmeans
• Pridėta defaultlearner kaip geriau vardo nei defaultclassifier
• įdėti measures.curves.precision_recall
• Pridėti unsupervised.parzen.parzen

Kas naujo versijos 0.3.8.

• Fiksuotas rinkimas Windows

Kas naujo versijos 0.3.7.

• logistinės regresijos
• Šaltinis demo kartu (šaltinio ir dokumentus).
• Pridėti kasetines politinis susitarimas metrikas.
• Nustatyti nfoldcrossvalidation klaidą, kai naudojant kilmę.

Kas naujo versijos 0.3.5.

• Ištaisyta už 64 bitai;

Kas naujo versijos 0.3.4.

• Atsitiktinės miško besimokantieji;
• Sprendimų medžiai pagreitino 20x.
• Daug greičiau gridsearch (randa optimalų be skaičiavimo visas raukšlės).