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Description du projet

Milk is a machine learning toolkit in Python. Its focus is on supervised classification with several classifiers available: SVMs (based on libsvm), k-NN, random forests, and decision trees. It also performs feature selection. These classifiers can be combined in many ways to form different classification systems. For unsupervised learning, milk supports k-means clustering and affinity propagation.

Système requise

System requirement is not defined
Information regarding Project Releases and Project Resources. Note that the information here is a quote from Freecode.com page, and the downloads themselves may not be hosted on OSDN.

2011-02-11 01:21
0.3.7

La régression logistique a été ajouté. Les démos sont inclus dans la source et la documentation. métriques accord Cluster ont été ajoutés. Un bug nfoldcrossvalidation lorsque vous utilisez le paramètre origines a été fixé.
Tags: Minor, bugfix
Logistic regression was added. Demos are included in the source and documentation. Cluster agreement metrics were added. An nfoldcrossvalidation bug when using the origins parameter was fixed.

2010-12-18 07:17
0.3.6

Nouvelles fonctionnalités: sans surveillance (1-classe) de modélisation noyau de la densité, une option de poids pour certains apprenants, l'apprenant souche, et Adaboost. Un correctif pour quand SDA retours à vide.
Tags: Minor, bugfix
New features: unsupervised (1-class) kernel density modeling, a weights option to some learners, stump learner, and Adaboost. A fix for when SDA returns empty.

2010-11-04 16:07
0.3.5

Un correctif a été inclus pour les machines 64-bit. Fonctions dans measures.py ont une nouvelle interface.
Tags: Minor, Minor bugfixes
A fix was included for 64-bit machines. Functions in measures.py have a new interface.

2010-11-01 18:34
0.3.4

apprenants des forêts aléatoires ont été ajoutées. Les arbres de décision ont été accélérée par 20 fois. Gridsearch est beaucoup plus rapide car il trouve un optimum sans calculer tous les replis.
Tags: Stable, Minor
Random forest learners were added. Decision trees were sped up by 20 times. Gridsearch is much faster since it finds an optimum without computing all folds.

2010-10-23 14:46
0.3.3

Un fichier manquant qui empêchait l'installation a été incluse.
Tags: Stable, Minor
A missing file that prevented installation was included.

Project Resources