SHOGUN là một dự án phần mềm mã nguồn mở được thiết kế từ những bù đắp để cung cấp một hộp công cụ học máy nhắm vào phương pháp hạt nhân quy mô lớn, và được thiết kế đặc biệt cho Support Vector Machines (SVM). Phần mềm này có thể dễ dàng sử dụng trong ngôn ngữ lập trình khác nhau, bao gồm C, C ++, Python, Octave, Matlab, Java, C #, Ruby, Lua, UNIX Shell, và R.
Ứng dụng này cung cấp một SVM (Support Vector Machines) đối tượng tiêu chuẩn mà có thể giao tiếp với việc triển khai SVM khác nhau. Nó cũng bao gồm nhiều phương pháp tuyến tính, chẳng hạn như trình tuyến tính Machine (LPM), Linear discriminant Analysis (LDA), (Kernel) Perceptrons, cũng như một số các thuật toán có thể được sử dụng để đào tạo Markov ẩn models.Features tại một tính năng bao gồm một glanceKey phân lớp, nhiều lớp phân loại, hồi quy, cấu trúc học tập đầu ra, trước khi chế biến, được xây dựng trong các chiến lược lựa chọn mô hình, khuôn khổ kiểm tra, hỗ trợ học tập quy mô lớn, đa nhiệm học tập, thích ứng domain, serialization, mã song song, biện pháp thực hiện, hồi quy hạt nhân sườn núi, vector hỗ trợ hồi quy và quy trình gaussian.
Ngoài ra, nó hỗ trợ nhiều học hạt nhân, bao gồm cả q-MKL chuẩn và nhiều lớp MKL, hỗ trợ các Bayes, Logistic Regression, Lasso, k-NN máy lập trình tuyến tính, dây chuyền LDA, Markov, mô hình Naive và Gaussian Process phân loại phân loại, hỗ trợ ẩn Markov, PCA, kernel PCA, Isomap, rộng đa chiều, nhúng tuyến tính cục bộ, bản đồ phổ biến, liên kết không gian tiếp tuyến địa phương, cũng như eigenmaps Laplacian.
Hơn nữa, nó có tính năng hỗ trợ t-SNE Barnes-Hut, hạt nhân bình thường hóa, hạt nhân sigmoid, hạt chuỗi, đa thức, tuyến tính và hạt nhân gaussian, clustering phân cấp, k-means, tối ưu hóa BFGS, gốc gradient, các ràng buộc để CPLEX, ràng buộc để Mosek, nhãn học tập theo thứ tự, yếu tố đồ thị học tập, SO-SGD, tiềm ẩn SO-SVM và dữ liệu thưa thớt representation.Under mui xe và availabilitySHOGUN là tự hào được viết bằng Python và C ++ ngôn ngữ lập trình, có nghĩa là nó & rsquo; s tương thích với bất kỳ hệ điều hành GNU / Linux nơi Python và GCC tồn tại. Nó có sẵn để tải về như một kho lưu trữ nguồn phổ quát, do đó bạn có thể cài đặt nó trên bất kỳ hệ điều hành hạt nhân dựa trên Linux
là gì mới trong phiên bản này:.
- Các tính năng:
- Hỗ trợ đầy đủ python3 tại
- Thêm hàng loạt mini-k-means [Parijat Mazumdar]
- Thêm k-means ++ [Parijat Mazumdar]
- Thêm phụ chuỗi chuỗi hạt nhân [lambday]
- Sửa lỗi:
- Biên dịch các bản sửa lỗi cho swig3.0 sắp có
- Speedup cho quá trình gaussian 'áp dụng ()
- Cải thiện kiểm tra đơn vị / thử nghiệm hội nhập
- libbmrm bộ nhớ chưa được định hình lần đọc
- libocas bộ nhớ chưa được định hình lần đọc
- Octave 3,8 biên dịch các bản sửa lỗi [Orion Poplawski]
- Fix lỗi java biên dịch modular [Bjoern Esser]
là gì mới trong phiên bản 3.1.1:
- Fix lỗi biên dịch xảy ra với CXX0X
- Bump phiên bản dữ liệu cho phiên bản yêu cầu
là gì mới trong phiên bản 3.1.0:
- Phiên bản này chứa chủ yếu sửa lỗi, nhưng cũng có những cải tiến .
- quan trọng nhất, một vài rò rỉ bộ nhớ liên quan đến áp dụng () đã được cố định .
- Viết và đọc các tính năng như shogun protobuf đối tượng bây giờ có thể.
- Custom ma trận hạt nhân bây giờ có thể là 2 ^ 31-1 * 2 ^ 31-1 trong kích thước.
- nhiều lớp ipython máy tính xách tay đã được thêm vào, và những người khác được cải thiện.
- Leave-one-out crossvalidation bây giờ thuận tiện hỗ trợ.
là gì mới trong phiên bản 2.0.0:
- Nó bao gồm tất cả mọi thứ đã được thực hiện trước và trong Summer of Code 2012. Google
- Học sinh thực hiện các tính năng mới khác nhau như cấu trúc học tập đầu ra, quá trình gaussian, tiềm ẩn biến SVM (và học tập đầu ra có cấu trúc), kiểm tra thống kê trong không gian tái tạo hạt nhân, các thuật toán học đa nhiệm khác nhau, và cải thiện khả năng sử dụng khác nhau, để đặt tên một vài.
là gì mới trong phiên bản 1.1.0:
- Phiên bản này giới thiệu các khái niệm về 'chuyển đổi', cho phép bạn xây dựng embeddings các tính năng tùy ý.
- Nó cũng bao gồm một số các kỹ thuật giảm kích thước mới và cải tiến hiệu suất đáng kể trong bộ công cụ giảm chiều.
- Các cải tiến khác bao gồm một bộ sưu tập đáng kể tốc độ lên, sửa lỗi khác nhau cho các giao diện và các thuật toán mô đun, và cải thiện Cygwin, Mac OS X, và kêu ++ tương thích.
- Github vấn đề hiện nay được sử dụng để theo dõi lỗi và các vấn đề.
là gì mới trong phiên bản 1.0.0:
- Phiên bản này có giao diện với các ngôn ngữ mới bao gồm Java, C #, Ruby, và Lua, một khung lựa chọn mô hình, nhiều kỹ thuật giảm kích thước, Gaussian Mixture ước Model, và một khuôn khổ học tập trực tuyến đầy đủ.
là gì mới trong phiên bản 0.10.0:
- Các tính năng:
- Serialization của các đối tượng bắt nguồn từ CSGObject, tức là tất cả các đối tượng shogun (SVM, hạt nhân, tính năng, preprocessors, ...) như ASCII, JSON, XML và HDF5
- Tạo SVMLightOneClass
- Thêm CustomDistance tương tự với hạt nhân tùy chỉnh
- Thêm HistogramIntersectionKernel (nhờ Koen van de Sande cho patch)
- hỗ trợ 2010a Matlab
- hỗ trợ mô-đun SpectrumMismatchRBFKernel (nhờ Rob patro cho patch)
- Thêm ZeroMeanCenterKernelNormalizer (nhờ Gorden Jemwa cho patch)
- Uống một lân 2.0
- Sửa lỗi:
- Custom Kernels bây giờ có thể được & gt; 4G (nhờ Koen van de Sande cho patch)
- Set C miền địa phương trên khởi động trong init_shogun để ngăn chặn incompatiblies với phao ascii và fprintf
- Biên dịch sửa chữa khi tham chiếu đếm được vô hiệu hóa
- set_position_weights Fix for wd kernel (báo cáo của Dave duVerle)
- Fix set_wd_weights cho wd hạt nhân.
- Fix Crasher trong SVMOcas (báo cáo của Yaroslav)
- Cleanup và API thay đổi:
- Đổi tên SVM_light / SVR_light để SVMLight vv.
- Xóa C tiền tố trước tên lớp không serializable
- Drop CSimpleKernel và giới thiệu CDotKernel là lớp cơ sở của nó. Bằng cách này, tất cả các hạt nhân dựa dot-sản phẩm có thể được áp dụng trên đầu trang của DotFeatures và chỉ thực hiện duy nhất một hạt nhân như vậy cho là cần thiết.
Hỗ trợ
là gì mới trong phiên bản 0.9.3:
- Các tính năng:
- Experimental lp-mức MCMKL
- Kernels mới: SpectrumRBFKernelRBF, SpectrumMismatchRBFKernel, WeightedDegreeRBFKernel
- WDK kernel hỗ trợ các axit amin
- String giờ đã hỗ trợ thêm các hoạt động (và tạo ra các
- hỗ trợ python-dgb
- Allow nổi như là đầu vào cho hạt nhân (và các ma trận & gt; 4GB kích thước)
- Sửa lỗi:
- Static sửa chữa liên kết.
- Fix add_to_normal thưa thớt tuyến tính hạt nhân của
- Cleanup và API thay đổi:
- Remove init () chức năng trong các biện pháp hiệu
- Điều chỉnh .so hậu tố cho python và sử dụng distutils python để tìm ra đường dẫn cài đặt
Tính năng
là gì mới trong phiên bản 0.9.2:
- Các tính năng:
- Direct đọc và viết của ASCII / Binary file / HDF5 tập tin dựa.
- Thực hiện đa nhiệm vụ bình thường hóa hạt nhân.
- Thực hiện SNP hạt nhân.
- Thực hiện thời gian giới hạn cho libsvm / libsvr.
- Tích hợp Elastic Net MKL (nhờ Ryoata Tomioka cho patch).
- Thực hiện tính năng băm WD.
- Thực hiện tính năng băm thưa Poly.
- Tích hợp liblinear 1,51
- LibSVM bây giờ có thể được đào tạo với các thiên vô hiệu hóa.
- Thêm chức năng thiết lập / nhận được toàn cầu và địa phương io / song song / ... đối tượng.
- Sửa lỗi:
- Fix set_w () để phân loại tuyến tính.
- Static Octave, Python, cmdline và Modular Python giao diện sạch Biên dịch dưới Windows / Cygwin một lần nữa.
- Trong giao diện tĩnh thử nghiệm có thể thất bại khi không trực tiếp thực hiện sau khi đào tạo.
Bình luận không