MDP. Toolkit modular para processamento de dados
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MDP. Classificação e resumo

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MDP. Descrição

Kit de ferramentas modular para processamento de dados O MDP é uma estrutura de processamento de dados Python. Algoritmos implementados incluem: Análise de componentes independentes, análise de recursos lentos, análise de componentes principais, análise de recursos lentos independentes e muito mais.Note: MDP é licenciado e distribuído sob os termos da Library GNU ou menor licença pública geral (LGPL). Requisitos: · Pitão O que há de novo nesta versão: · Adicionado detecção on-line de apoio numérico, suporte de python paralelo, backend da Symeig e backend numérico para a saída de testes unitários. Deve ajudar na depuração. · Integração dos nós de corte e histograma. · Erro fixo no fluxo paralelo (manuseio de exceção). · Bug fixo no llenode quando o output_dim é um float. Obrigado a Konrad Hinsen. · Corrigidos bugs no fluxo paralelo para vários agendadores. · Corrigido um bug na camada inversa, graças a Alberto Escalante. · Adicionado um linearregressnode. · O PCANODE não reclama mais quando a matriz da covariance tem eigenvalues negativos IFF SVD == true ou reduza == TRUE. Se a saída_dim tiver sido especificada tiver uma variância desejada, os autovalores negativos são ignorados. Mensagem de erro aprimorada para sfanode em caso de eigenvalues negativos, sugerimos que agora prefenda o nó com um pcanode (SVD = TRUE) ou PCANODE (REDUCO = TRUE). · Migrou do pacote de rosca antigo para a nova rosca uma. Adicionado sinalizador para desativar o armazenamento em cache no processo de processo. Existem algumas alterações de quebra para agendadores personalizados (treinamento ou execução de fluxo paralelo não são afetados). · Adicionado suporte de rastreamento de revisão SVN. · Removido o sinalizador Copy_Callable para o Scheduler, isso agora é substituído completamente por bifurcando a tarefa. Isso não tem efeito para a conveniente interface paranelelflow, mas os agendadores personalizados são quebrados. · Implementou o armazenamento em cache no processo. · Make_parallel agora funciona completamente no local para economizar memória. · Adicionado métodos de contêineres a flowdode. · Adicionado Crosscoviertix com testes. · Adicionado identidadeNode. · Adicionado uma função auxiliar na HINET para exibir diretamente uma representação HTML de fluxo. · Permitir que a saída_dim na camada seja definida preguiçosamente. · Adicionado Total_Variance ao nó Nipals. · Sempre defina Explained_Variance e Total_Variance após o treinamento no PCanode. · Symrand modificada para realmente devolver matrizes simétricas (e não apenas positivo definido). Adapted gaussianclassifiernode para explicar isso. Adaptou Symrand para retornar também matrizes errônicas complexas. · Corrigido um problema no PCANode (quando o Sap_Dim foi definido como Input_Dim, a variação total foi tratada como desconhecida). Parâmetro Var_Part fixo no paralelcanode. · Adicionado recurso VAR_PART ao PCANODE (filtro de acordo com a variância em relação à variância absutiva). · Arg do eixo ausente fixo na chamada da AMAX no tutorial. Graças a Samuel John! · Corrigido o manuseio de iterador de dados vazio em Parallelflow. Também adicionou verificações vazias no fluxo normal (levante uma exceção se o iterador estiver vazio). · Nodes Modificados da PCA e SFA para verificar se há eigenvalores negativos nas matrizes do CV · Symeig integrada no scipy, MDP pode usá-lo de lá agora. · Adicionado ParallelfDanOde. · Atualizou o trem calável para paranelelfow para suportar argumentos adicionais. · Reescreva-se do código paralelo, agora suporta estruturas do HINET. · Reescreva o criador da Repesentação HTML do HINET. Infelizmente isso também quebra a interface pública, mas as mudanças são bem simples. · Desligar avisos provenientes de processos remotos no ProcessScheduler · Corrigido problema com o Sobrescrevendo Kwargs no método Init de Paranelelflow. · Bug fixo pretravido no Hinet.Flowode. · Bug de importação crítica fixa no pacote paralelo quando o PP (Parallel Python Library) está instalado.

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