쇼군 대규모 기계 학습 도구 상자
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대규모 기계 학습 도구 상자 기계 학습 도구 상자의 초점은 대규모 커널 메소드와 특히 지원 벡터 기계 (SVM)에 있습니다. 이것은 이들 중 여러 가지 SVM 구현에 인터페이스하는 일반적인 SVM 객체를 제공하며, 이들 중에서도 Art libsvm, svmlight, svmli 및 gpdt의 상태. 각 SVM은 다양한 커널과 결합 될 수 있습니다. 도구 상자는 선형, 다항식, 가우시안 및 시그 모이드 커널과 같은 가장 일반적인 커널의 효율적인 구현을 제공 할뿐만 아니라 최근의 최근 캐릭터 라인 커널과 함께 제공됩니다. 지역은 개선되었으며, 피셔, 맨 위, 스펙트럼, 가중치 핵심 커널 (시프트 포함). 후자의 경우 효율적인 Linadd 최적화가 구현됩니다. 또한 Shogun은 맞춤형 사전 계산 된 커널을 사용하여 일하는 자유를 제공합니다. 주요 기능 중 하나는 여러 개의 하위 커널의 가중 선형 조합으로 구성 될 수있는 결합 된 커널이며, 각각은 동일한 도메인에서 반드시 작동하지는 않습니다. 여러 커널 학습을 사용하여 최적의 하위 커널 가중치를 배울 수 있습니다. 현재 SVM이 수준의 분류 및 회귀 문제는 처리 할 수 있습니다. 그러나 Shogun은 선형 프로그래밍 기계 (LPM), 선형 판별 분석 (LDA), (커널) Perceptrons와 같은 여러 선형 방법을 구현하고 숨겨진 마르코프 모델을 훈련하는 알고리즘을 구현합니다. 입력 기능 객체는 밀도가 없거나 희소하거나 문자열 일 수 있습니다. int 형 / 짧은 / 더블 / 문자의와는 다른 기능 유형으로 변환 할 수 있습니다. 프리 프로세서 (예를 들면 평균을 substracting)의 체인은 즉석 전처리 허용 각 기능 오브젝트에 부착 될 수있다. 이 릴리스에서는 새로운 기능 : 문자 / INT / '표준화'유형으로 등을 떠위한 · ambigous 자기 정의 데이터 형식을 교체합니다. · 방법 분류 () WDSVMOcas에서 지금 인수에 대한 기본 값을가집니다. · 몇 가지 표준 오류 디버그 출력을 제거. ·있는 TestSuite 지금 MultiClassSVMs에 subSVMs을 포함, 정적 인터페이스는 이제 MultiClassSVMs에 대한 명령의 GET_NUM_SVMS 및 GET_SVM을 지원합니다. · 파이썬 모듈을위한 인터페이스에 인접하게 배열 / 벡터에 대한 수정. · (파이썬) 모듈 형 인터페이스의 파괴에 세그먼테이션 폴트 (segfault)로 이어지는 WDSVMOcas의 생성자에서 라벨의 고정 부적절한 할당. · MultiClassSVM에서 segfault의 기회를 수정했습니다.

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