将軍 大規模機械学習ツールボックス
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大規模機械学習ツールボックス 機械学習ツールボックスの焦点は、大規模なカーネルメソッド、特にサポートベクターマシン（SVM）にあります。これは、それらの中でも、いくつかの異なるSVM実装にインタフェースする一般的なSVMオブジェクトを提供します。各SVMは、さまざまなカーネルと組み合わせることができます。このツールボックスは、線形、多項式、ガウス、シグモイドカーネルのように、最も一般的なカーネルの効率的な実装を提供するだけでなく、いくつかの最近の文字列kernelを備えています。ローカリティは改善された、フィッシャー、トップ、スペクトル、重み付け度カーネル（シフト付き）。後者の場合、効率的なLINADDの最適化が実装されています。また、将軍はカスタム事前計算済みカーネルを使って作業する自由を提供しています。その重要な機能の1つは、それぞれが必ずしも同じドメインに取り組むわけではありません。最適なサブカーネルの重み付けは、複数のカーネル学習を使用して学習できます。現在SVM 2クラスの分類と回帰の問題に対処することができます。しかし、将軍はまた、リニアプログラミングマシン（LPM）、リニア判別分析（LDA）、（カーネル）パーセプトロン、および機能アルゴリズムのような数多くの線形メソッドを実装して、隠しマルコフモデルを訓練するためのアルゴリズムは密集した、疎、または文字列になります。 int / short / double / char型の型には、さまざまな機能タイプに変換できます。プリプロセッサのチェーン（例えば、平均値を部分的に）を添付することができ、それぞれの特徴オブジェクトにオンザフライ前処理を可能にすることができる。このリリースの新機能： ・CHAR / INT / FLOATなどの曖昧な自己定義データ型を「標準化」型で置き換えます。 ・WDSVMOCASのMethod Classify（）は、その引数にデフォルト値を持ちます。 ・数のSTDERRデバッグ出力を削除しました。 ・TestSuiteはMulticLasssVMSでSubsVMSをカバーするようになりました。 ・Pythonモジュール式のインタフェース内の偶発的な配列/ベクトルを修正しました。 ・（Python）モジュラーインタフェースの破壊時のSEGFAULTSにつながるWDSVMOCASのコンストラクタ内のラベルの不適切な割り当てを修正しました。 ・MulticLasssvmでSegfaultの機会を修正しました。

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