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MDP 説明
データ処理ライブラリのためのモジュラーツールキット MDPは、（データ処理のためのモジュラーツールキット）は、広く使用されているデータがsoftware.Fromユーザーの視点を処理し、より複雑なデータを構築するためのパイプラインの類推に応じて組み合わせることが可能なアルゴリズムを処理するライブラリである、MDPは、教師と教師なし学習アルゴリズムのコレクションで構成されてい、およびシーケンス（フロー）と、より複雑なフィードフォワードネットワークアーキテクチャを処理データに組み合わせることができる他のデータ処理装置（ノード）。入力データのセットを考えると、MDPは、連続的にトレーニングや、ネットワーク内のすべてのノードを実行するの面倒を見ます。これは、ユーザーが使用可能なアルゴリズムの自然way.Theベースで処理手順を簡素一連のデータとして、複雑なアルゴリズムを指定することができます着実に名前を付けるために、増加し、含まれているが、最も一般的な、主成分分析（PCAとNIPALS）、いくつかの独立しました成分分析アルゴリズム（CUBICA、FastICA、TDSEP、JADE、およびXSFA）、スロー機能分析、ガウス分類器、制限付きボルツマンマシン、およびローカルリニアEmbedding.Particularケアは、速度とメモリの面で計算を効率的にするためにとられています。メモリ要件を低減するために、データの学習使用してバッチを実行することができ、非常に大きなデータセットの使用を可能に単精度であると、ノードの内部パラメータを定義します。また、「パラレル」サブパッケージの提供の基本的なノードとflows.From開発者の視点の並列実装、MDPは新しい教師と教師なし学習アルゴリズムの実装は簡単でわかりやすい可能なフレームワークです。基本的なクラスは、「ノード」は、学習と実行段階の実装に集中する無料の開発者を残して、数値タイプと次元のチェックなどの面倒な作業の世話をします。ための共通インタフェース、ノードは自動的にライブラリの残りの部分と統合され、他のノードと一緒にネットワークで使用することができます。ノードは、複数のトレーニングフェーズと位相のさえ未定数を持つことができます。これは、必要が収束基準が満たされるまで、必要にトレーニング段階を反復することを実際のトレーニング、および他の人と先に進む前に、入力全体にいくつかの統計を収集することをアルゴリズムの実装を可能にします。チャンクがイテレータで生成される場合、入力データのチャンクを使用して各位相を訓練する能力が維持されます。また、クラッシュ・リカバリは、必要に応じて提供されています：障害が発生した場合には、フローの現在の状態は、後にinspection.MDPのために保存された神経科学における理論研究の文脈で書かれているが、どこ任意のコンテキストに役立つように設計されていますアルゴリズムを処理する訓練可能なデータが使用されます。一緒に実装されたノードの再利用性を持つユーザー側のそのシンプルさが、それはまた、有効な教育ツールとなっています。要件： ・Python ・数字 ・scipyのダウンロード このリリースの新機能： ・2009年6月30日：ユニットテストの出力に数値バックエンド、パラレルPythonのサポート、symeigバックエンドとバックエンドの数値のオンライン検出を追加しました。デバッグに役立つはずです。 ・2009-06-12：カットオフとヒストグラムノードの統合。 ・2009-06-12：パラレルフロー（例外処理）のバグを修正しました。 ・2009-06-09：output_dimがfloatであるLLENodeのバグを修正しました。コンラートHinsenに感謝します。 ・2009-06-05：複数のスケジューラのための並行流のバグが修正されました。 ・2009-06-05：、レイヤー逆にアルベルト・エスカランテのおかげでバグを修正しました。 ・2009年4月29日：LinearRegressionNodeを追加しました。 ・2009年3月31日：共分散行列がTrue == SVD場合に限っ負の固有値をもつまたはTrue ==減らすときPCANodeはもう文句はありません。 output_dimは、所望の分散を持つ、指定された場合は、負の固有値は無視されます。負の固有値の場合SFANodeのための改善されたエラーメッセージは、我々は今PCANode（SVD = TRUE）またはPCANode（=真を減らす）でノードを付加することをお勧めします。 ・2009年3月26日：新しいスレッド1に古いスレッドパッケージから移行。プロセススケジューラでのキャッシュを無効にフラグを追加しました。カスタムスケジューラのためのいくつかの重大な変更は、（平行流トレーニングや実行が影響されない）があります。 ・2009年3月25日：追加のsvnのリビジョンの追跡をサポート。 ・2009年3月25日：スケジューラのためのcopy_callableフラグを削除し、これは今、完全にTaskCallableをフォークで置き換えられます。これは便利なParallelFlowインタフェースのための効果はありませんが、カスタムスケジューラが壊れています。 ・2009年3月22日：ProcessSchedulerにキャッシュ実装されています。 ・2009-02-22：Make_Parallelはメモリを保存するために完全にインプレースされています。 ・2009-02-12：Flownodeにコンテナメソッドを追加しました。 ・2009-03-03：テストでCrossCovarianCematrixを追加しました。 ・2009-02-03：IdentityNodeを追加しました。 ・2009-01-30：フローHTML表現を直接表示するためにHinetにヘルパー機能を追加しました。 ・2009-01-22：Layer In Autput_dimを怠惰に設定できるようにします。 ・2008-12-23：NIPALSノードにtotal_varianceを追加しました。 ・2008-12-23：PCAnodeでのトレーニング後、常に説明を設定し、Total_varianceを設定します。 ・2008-12-12：対称行列を実際に返却するためのシンランドの修正シンボル（そして正の明確なものだけでなく）。そのためにアカウントに適応したGaussianClassifiereNode。コンプレックスのエルミート行列も返すように適応したシンランド。 ・2008-12-11：PCANODEの1つの問題を修正しました（AUTPUT_DIMがINPUT_DIMに設定されている場合、総分散は未知として扱われました）。 ParallelPCanodeのvar_partパラメータを修正しました。 ・2008-12-11：PCAnodeにvar_part機能を追加しました（Absoute Varianceに対する分散に従ってフィルタ）。 ・2008-12-04：チュートリアルのAMAX呼び出しで行方不明の軸argを修正しました。サミュエルジョンのおかげで！ ・2008-12-04：空のデータのイテレータの処理を視覚的に修正しました。また、通常のフローで空のイテレータチェックを追加しました（イテレータが空の場合は例外を発生させます）。 ・2008-11-19：Cov行列のネガティブ固有値をチェックするためのPCAおよびSFAノードの変更 ・2008-11-19：Scipyに統合されたSymeigは、そこからそれを使うことができます。 ・2008-11-18：ParalLfdanodeを追加しました。 ・2008-11-18：追加の引数をサポートするために、パラレルフェロウォーの電車を更新しました。 ・2008-11-05：Make Parallel Codeの書き換えは、HINET構造をサポートしています。 ・2008-11-03：HINET HTML Repeentation Creatorの書き換え。残念ながらこれはパブリックインターフェースも壊れますが、変更はかなり簡単です。 ・2008-10-29：ProcessChedulerのリモートプロセスからの警告を遮断する ・2008-10-27：initのinitメソッドでKWARGを上書きすることに関する問題を修正しました。 ・2008-10-24：Hinet.flownodeの慎重なノードのバグを修正しました。 ・2008-10-20：PP（Parallel Python Library）がインストールされている場合、並列パッケージのクリティカルインポートバグを修正しました。
MDP 関連ソフトウェア
