Mly. Ein freies und leistungsstarkes Python / Numpy-basiertes Werkzeug für das Machine lernen
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Mly. Ranking & Zusammenfassung

Mly. Stichworte

sich entwickeln lernen maschinelles Lernen ai KI-Maschine AI-Entwicklung

Mly. Beschreibung

Ein freies und leistungsstarkes Python / Numpy-basiertes Werkzeug für das Machine lernen Machine-Lernen PY (MLPY) ist eine offene Quelle und leistungsstarke Python / NUMPY-basierte Lösung für das Machineler. MLPY ist plattformübergreifend und ist für Mac OS X, Linux und Windows verfügbar. Hier sind einige wichtige Merkmale von "MLPY": Einstufung: · Unterstützung von Vektormaschinen (SVMs) (linear, Gaußsche, Polinom, terminierte Rampen) · Spektrale Regressionsdiskriminierungsanalyse (SRDA) · Fisher Diskriminierungsanalyse (FDA) · Bestrafte diskriminante Analyse (PDA) · Nächster Nachbar (NN) Feature Weighing: · Unterstützung von Vektormaschinen (SVMs) · Iterative Erleichterung (I-Relief) · Spektrale Regressionsdiskriminierungsanalyse (SRDA) · Fisher Diskriminierungsanalyse (FDA) · Bestrafte diskriminante Analyse (PDA) · Diskrete Wavelet-Transformation (DWT) Funktionsranking: · Rekursive Merkmalsbeseitigung (RFE, ONERFE, ERFE, BISRFE, SQRTRFE) · Rekursive Vorauswahl (RFS) Resampling-Methoden: · K-fach · Monte Carlo · One-Out-Out-Out · Benutzerdefiniertes Split-Schema · Schichtung über Etiketten ist ebenfalls verfügbar · Metrische Funktionen Funktionsliste-Analyse: · Canberra-Indikator. · Borda Count. · Landschaftsgestaltung Anforderungen: · Python 2.4 oder höher Was ist neu in dieser Version: Neue Eigenschaften: · SVM Optimale Offset-Option hinzugefügt · FSSUN für Merkmalsgewichtung / Auswahl hinzugefügt · DLDA: Adaptive Offset für die Einklassifizierung implementiert · SRDA: Speichernutzungsoptimierung, beschleunigt · Fügte TVersky Kernel für SVM hinzu Fehlerbehebung: · Feste Gaußsche Gewichte für SVM

Mly. Zugehörige Software