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Paquet : python-shogun-dbg (3.2.0-4)

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boîte à outils pour apprentissage automatique à large échelle

SHOGUN est une nouvelle boîte à outils pour apprentissage automatique axée sur des méthodes de noyau à grande échelle et particulièrement sur les SVM (machines à séparateurs à vaste marge) axées sur la bio-informatique. Elle fournit une interface générique d’objets SVM pour plusieurs mises en œuvre de SVM. Chaque SVM peut être combinée avec divers noyaux mis en œuvre. Elle peut traiter des combinaisons linéaires pondérées d’un certain nombre de sous-noyaux, chacun ne travaillant pas forcément dans le même domaine, où une pondération optimale de sous-noyau peut être apprise en utilisant « Multiple Kernel Learning » (astuce du noyau). Hormis les problèmes de classification SVM 2-class et de régression, un certain nombre de méthodes linéaires telles que LDA (analyse discriminante linéaire), LPM (Linear Programming Machine), perceptrons (noyau) ainsi que des algorithmes pour travailler sur le modèle de Markov caché sont implémentés. L’entrée objets-caractéristique peut être dense, creuse ou de chaines, de type int/short/double/char, et peut être convertie dans divers types de caractéristique. Des chaînes de préprocesseurs (par exemple, déduction de la moyenne) peut être attachées à chaque objet caractéristique permettant un prétraitement à la volée.

SHOGUN est fourni sous plusieurs variantes, une version autonome et aussi avec des interfaces pour Matlab™, R, Octave, Readline et Python. Ce paquet fournit les symboles de débogage pour les interfaces statiques et modulaires pour Python.

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armhf 3 614,2 ko6 354,0 ko [liste des fichiers]
i386 3 443,0 ko5 678,0 ko [liste des fichiers]