mlpy
mlpy| 개발자 | 주 개발자: Davidide Albanese; 기여자: Giuseppe Jurman, Stefano Merler, Roberto Visintainer, Marco Kierici |
|---|---|
| 안정된 릴리스 | 3.5.0 / 2012년 3월 12일; 전( |
| 기입처 | Python, C 및 C++ |
| 운영 체제 | Linux, macOS, FreeBSD, Microsoft Windows |
| 유형 | 기계 학습 |
| 면허증. | GPL |
| 웹 사이트 | mlpy |
mlpy는 GNU Scientific Library인 NumPy/SciPy 위에 구축된 Python의 오픈 소스 머신 러닝 라이브러리이며 Cython 언어를 광범위하게 사용합니다.mlpy는 지도 및 비지도 문제에 대한 광범위한 최첨단 기계 학습 방법을 제공하며 모듈식, 유지보수성, 재현성, 사용성 및 효율성 사이에서 합리적인 타협점을 찾는 것을 목적으로 합니다. mlpy는 멀티플랫폼이며 Python 2 및 3과 함께 작동하며 GPL3으로 배포됩니다.
범용 기계 학습 [1][failed verification][2][failed verification][3][4][failed verification]작업에 적합한 mlpy의 동기 부여 애플리케이션 분야는 생물 정보학, 즉 높은 처리량 [5]omics 데이터 분석입니다.
특징들
- 회귀: 최소 제곱, 능선 회귀, 최소 각도 회귀, 탄성망, 커널 능선 회귀, 서포트 벡터 머신(SVM), 부분 최소 제곱(PLS)
- 분류: 선형 판별 분석(LDA), 기본 퍼셉트론, Elastic Net, 로지스틱 회귀, (Kernel) 지원 벡터 머신(SVM), 대각 선형 판별 분석(DLDA), 골럽 분류기, 파르젠 기반, (Kernel) 피셔 판별자 분류기, k-neighblease Relief, Reloptive, Religation, Religation.r
- 클러스터링: 계층 클러스터링, 메모리 절약 계층 클러스터링, k-평균
- 차원 축소: (Kernel) Fisher 판별 분석(FDA), 스펙트럼 회귀 판별 분석(SRDA), (Kernel) 주성분 분석(PCA)
커널 기반 기능은 공통 커널 계층을 통해 관리됩니다.특히 사용자는 입력 공간에서 데이터를 공급할지 미리 계산된 커널을 제공할지를 선택할 수 있습니다.선형, 다항식, 가우스, 지수 및 Sigmoid 커널을 기본 선택사항으로 사용할 수 있으며 커스텀 커널도 정의할 수 있습니다.많은 분류 및 회귀 알고리즘에는 내부 기능 순위 지정 절차가 부여되어 있습니다. 즉, mlpy는 I-Relief 알고리즘을 구현합니다.기능 선택에는 선형 분류기 및 KFDA-RFE 알고리즘을 사용할 수 있습니다.특징 목록 분석 방법(예: 캔버라 안정성[6] 표시기), 데이터 재샘플링 및 오류 평가를 위한 방법 및 다양한 클러스터링 분석 방법(계층, 메모리 절약 계층, k-평균)이 제공됩니다.마지막으로 웨이브릿 변환(연속, 이산 및 비시준) 및 동적 프로그래밍 알고리즘(동적 시간 왜곡 및 변형)을 통한 세로 데이터 분석을 위한 전용 하위 모듈이 포함됩니다.
「 」를 참조해 주세요.
- skikit-learn, Python 프로그래밍 언어용 오픈 소스 머신 러닝 라이브러리
- 의 오픈 소스 머신러닝 라이브러리인 Under.NET.NET 프레임워크
레퍼런스
- ^ 솔리마니 외 연구진(2011).뮤직비디오에 대한 지속적인 감정 검출IEEE 국제 얼굴 및 제스처 자동 인식 회의 및 워크샵 2011.
- ^ Megies, T. et al (2011년)ObsPy – 데이터센터 및 관측소에 어떤 도움이 됩니까?지구물리학연보, 2011.
- ^ 응우옌, M. H(2010).응우옌 외서포트 벡터 머신에 최적인 피쳐 선택.패턴인식, 2010.
- ^ 산타나 R. (2011) R.산타나.배포 알고리즘의 평가: 사용 가능한 구현에서 잠재적 개발까지.제13회 유전자 및 진화 계산에 관한 연례 회의 동반자, 2011년.
- ^ Wuchty S. (2010년)유전자 경로와 하위 네트워크는 주요 교종 아형을 구별하고 잠재적인 기초 생물학을 설명한다.생물의학정보학회지, 2010
- ^ Jurman, Giuseppe; Merler, Stefano; Barla, Annalisa; Paoli, Silvano; Galea, Antonio; Furlanello, Cesare (2008). "Algebraic stability indicators for ranked lists in molecular profiling". Bioinformatics. 24 (2): 258–264. doi:10.1093/bioinformatics/btm550. PMID 18024475.
