Mdp Juego de herramientas modulares para el procesamiento de datos
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Mdp Descripción

Kit de herramientas modular para el procesamiento de datos El MDP es un marco de procesamiento de datos de Python. Los algoritmos implementados incluyen: análisis de componentes independientes, análisis de características lento, análisis de componentes principales, análisis independiente de características lentas, y muchas más. Nota: MDP tiene licencia y distribuida según los términos de la Biblioteca GNU o la Licencia Pública General (LGPL). Requisitos: · Python ¿Qué hay de nuevo en este lanzamiento: · Se agregó la detección en línea del backend numérico, el soporte paralelo de Python, el backend simeig y el backend numérico a la salida de las pruebas unitarias. Debe ayudar en la depuración. · Integración de los nodos de corte e histograma. · Error fijo en el flujo paralelo (manejo de excepciones). · Se corrigió el error en Llenode cuando Output_Dim es un flotador. Gracias a Konrad Hinsen. · Bugs fijos en flujo paralelo para múltiples programadores. · Se corrigió un error en la capa inversa, gracias a Alberto Escalante. · Se agregó un LineArregressionNode. · PCANOTE No se queja más cuando la matriz de covarianza tiene valores eigen negativos IFF SVD == verdadero o reduce == verdadero. Si Output_dim se ha especificado tiene una variación deseada, se ignoran los valores propios negativos. Mensaje de error mejorado para SFANODE En caso de valores eigen negativos, ahora sugerimos preparar el nodo con un PCANODE (SVD = True) o PCANode (Reducir = VERDADERO). · Migrado del paquete de hilo antiguo al nuevo roscado. Bandera añadida para deshabilitar el almacenamiento en caché en el planificador de procesos. Hay algunos cambios de ruptura para programadores personalizados (entrenamiento de flujo paralelo o ejecución no se ven afectados). · Añadido soporte de seguimiento de revisiones SVN. · Se eliminó la bandera Copy_Callable para el programador, esto ahora está completamente reemplazado por bifurcando la tarea. Esto no tiene ningún efecto para la conveniente interfaz paralelflow, pero los programadores personalizados se rompen. · Implementado en caché en el proceso de procesamiento. · Make_Parallel ahora funciona completamente en el lugar para guardar la memoria. · Métodos de contenedores añadidos a FUDOWNOTE. · Se agregó CrosscovarianCematrix con pruebas. · Se agregó identidad. · Se agregó una función de ayuda en Hinet para mostrar directamente una representación HTML de flujo. · Permitir que Output_Dim en la capa se configure perezosamente. · Se agregó total_varianza al nodo NIPALS. · SIEMPRE SECUENDO SPEPLADO_VARIANA Y TOTAL_VARIANCE Después de la capacitación en PCANODE. · Symrand modificado para devolver realmente las matrices simétricas (y no solo definitivamente positiva). Adaptado GaussiaSclassifierNode para dar cuenta de eso. Symrand adaptado para devolver también las matrices hermitivas complejas. · Se solucionó un problema en el PCANODE (cuando Outhole_dim se estableció en INPUT_DIM, la varianza total se trató como desconocida). Se corrigió el parámetro VAR_PART en paralelo. · Se agregó la función VAR_PART a PCANODE (Filtro de acuerdo con la varianza en relación con la varianza de absoto). · Se corrigió el eje faltante ARG en la llamada de Amax en tutorial. Gracias a Samuel John! · Se corrigió el manejo del iterador de datos vacío en paralelflow. También se agregan verificaciones de iterador vacío en el flujo normal (plantean una excepción si el iterador está vacío). · Nodos modificados de PCA y SFA para verificar si hay valores eigen negativos en las matrices de COV · Symeig integrado en Scipy, el MDP puede usarlo desde allí ahora. · Se agregó paralelfdanode. · Actualizado el tren que se puede llamar para paralelflow para admitir argumentos adicionales. · Reescribir el código paralelo, ahora es compatible con las estructuras HINET. · Reescritura del Creador de Repasentation HTML HINET. Lamentablemente, esto también rompe la interfaz pública, pero los cambios son bastante simples. · Apague las advertencias procedentes de los procesos remotos en Processcheduler · Problema fijo con sobrescribir kwargs en el método init de paralelflow. · Se corrigió el error de nodos pretratados en Hinet.Flownode. · Se instala un error de importación crítica fija en el paquete paralelo cuando se instala PP (Biblioteca Parallel Python).

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