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Package: shogun-octave-modular (0.9.3-4)

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Toolbox para Machine Learning em grande escala

SHOGUN - é uma nova toolbox para machine learning focada em métodos de kernel para larga escala e especialmente em Support Vector Machines (SVM) focadas em bioinformática. Oferece uma interface de objecto SVM genérica para várias implementações SVM. Cada uma das SVMs pode ser combinada com qualquer dos kernels implementados. Pode lidar com combinações lineares pesadas de um número de sub-kernels, cada um dos quais não necessariamente trabalhando no mesmo domínio, e com o peso óptimo de cada sub-kernel a ser aprendido através de Multiple Kernel Learning. Além de problemas de regressão e classificação de duas classes SVM, alguns métodos lineares como Análise de Discriminante Linear (LDA), Máquina de Programação Linear (LPM), Perceptrões (Kernel) e também estão implementados algoritmos para treinar modelos escondidos de markov. Os objectos de entrada podem ser densos, esparsos ou cadeias de caracteres e de tipo int/short/double/char e podem ser convertidos noutros tipos. Cadeias de preprocessadores (ex. subtrair a média) podem ser anexadas a cada objecto permitindo preprocessamento em tempo real.

O SHOGUN vem em variantes diferentes, uma versão standalone e também com interfaces ao Matlab(tm), R, Octave, Readline e Python. Este é o pacote Octave modular que emprega swing.

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