ويلتف الحليب libsvm في التعليمات البرمجية بيثون.
كما أنها تدعم بالوسائل ك التكتل مع تنفيذ هذا هو الحرص على عدم استخدام الكثير من الذاكرة
الميزات:.
الغابات عشوائية
خرائط التنظيم الذاتي
SVMs. باستخدام حلالا libsvm مع مجمع pythonesque حوله.
التدرجي تحليل التمايز لاختيار الميزة.
غير سالب مصفوفة عواملها
K-المتوسطات باستخدام ذاكرة أقل قدر ممكن.
نشر تقارب
ما هو الجديد في هذا الإصدار:
الإسقاط فضاء جزئي واضاف KNN.
pdist التصدير في مساحة الاسم الحليب.
وأضاف إيجين للتوزيع المصدر.
measures.curves.roc المضافة.
وأضاف mds_dists وظيفة.
ما هو الجديد في الإصدار 0.5:
إضافة تنسيق-النسب استنادا لاسو
إضافة وظيفة unsupervised.center
جعل العمل zscore مع NaNs ل(عن طريق تجاهلها)
نشر المكالمات apply_many من خلال المحولات
ما هو الجديد في الإصدار 0.4.1:
الثابتة علة مهما في gridsearch.
ما هو الجديد في الإصدار 0.4.0:
استخدم المعالجة المتعددة للاستفادة من الآلات الأساسية متعددة (إيقاف افتراضيا).
إضافة المستقبلات المتعلم
وضع البذور عشوائي في المتعلم الغابات عشوائي
إضافة تحذير للحليب / __ init__.py إذا فشل الاستيراد
إضافة قيمة الإرجاع إلى gridminimise
وضع البذور عشوائي في precluster_learner
نفذت تصحيح الخطأ رموز الناتج عن تخفيض متعدد الطبقات إلى ثنائي (بما في ذلك تقدير الاحتمال)
إضافة حجة multi_strategy إلى defaultlearner ()
جعل النواة نقطة في SVM بكثير، وأسرع
جعل المناسب السيني لSVM احتمال يقدر أسرع
إصلاح الخلل في randomforest (التصحيح عن طريق وي على الحليب المستخدمين القائمة البريدية)
ما هو الجديد في الإصدار 0.3.10:
إضافة ext.jugparallel من أجل التكامل مع إبريق
بالتوازي crossvalidation nfold باستخدام إبريق
kmeans متعددة متوازية يعمل باستخدام إبريق
cluster_agreement لغير ndarrays-
إضافة الرسم البياني وnormali (ض | ق) خيارات البريد إلى milk.kmeans.assign_centroid
إصلاح الخلل في حزب العمل الديمقراطي عندما كانت ملامح ثابتة لفئة
إضافة select_best_kmeans
وأضاف defaultlearner كاسم أفضل من defaultclassifier
إضافة measures.curves.precision_recall
إضافة unsupervised.parzen.parzen
ما هو الجديد في الإصدار 0.3.8:
ثابت تجميع على ويندوز.
ما هو الجديد في الإصدار 0.3.7:
الانحدار اللوجستي.
العروض مصدر شملت (في المصدر والوثائق).
إضافة قياسات اتفاقية العنقودية.
إصلاح nfoldcrossvalidation خلل عند استخدام أصول.
ما هو الجديد في الإصدار 0.3.5:
خلل ل64 بت.
ما هو الجديد في الإصدار 0.3.4:
المتعلمين الغابات عشوائي.
اسرعت أشجار القرار حتى 20X.
أسرع بكثير gridsearch (يجد الأمثل دون حساب كل طيات).
لم يتم العثور على التعليقات