Mlpy
એમ. એલ. પી. એ પાયથોન, ઓપન-સોર્સ, મશીન લર્નિંગ લાઇબ્રેરી છે જે જી. એન. યુ. સાયન્ટિફિક લાઇબ્રેરી, ન્યુમપી/સાયપીની ટોચ પર બાંધવામાં આવી છે અને તે સાયથોન ભાષાનો વ્યાપક ઉપયોગ કરે છે. એમએલપીવાય દેખરેખ હેઠળની અને દેખરેખ વગરની સમસ્યાઓ માટે અત્યાધુનિક મશીન લર્નિંગ પદ્ધતિઓની વિશાળ શ્રેણી પ્રદાન કરે છે અને તેનો હેતુ મોડ્યુલરિટી, જાળવણીક્ષમતા, પ્રજનનક્ષમતા, ઉપયોગીતા અને કાર્યક્ષમતા વચ્ચે વાજબી સમાધાન શોધવાનો છે. mlpy એ મલ્ટિપ્લેટફોર્મ છે, તે પાયથોન 2 અને 3 સાથે કામ કરે છે અને તે GPL3 હેઠળ વહેંચાયેલું છે. સામાન્ય હેતુના મશીન લર્નિંગ કાર્યો માટે યોગ્ય, એમ. એલ. પી. આઈ. નું પ્રેરક એપ્લિકેશન ક્ષેત્ર બાયોઇન્ફોર્મેટિક્સ છે, એટલે કે. ઉચ્ચ થ્રુપુટ ઓમિક્સ ડેટાનું વિશ્લેષણ. લાક્ષણિકતાઓઃ રીગ્રેસનઃ લીસ્ટ સ્ક્વેર, રીજ રીગ્રેસન, લીસ્ટ એંગલ રીગ્રેસન, ઇલાસ્ટિક નેટ, કર્નલ રીજ રીગ્રેસન, સપોર્ટ વેક્ટર મશીનો (એસવીએમ), પાર્શિયલ લીસ્ટ સ્ક્વેર (પીએલએસ) વર્ગીકરણઃ લીનિયર ડિસ્ક્રિમિનન્ટ એનાલિસિસ (એલડીએ), બેઝિક પર્સેપ્ટ્રોન, ઇલાસ્ટિક નેટ, લોજિસ્ટિક રીગ્રેસન, (કર્નલ) સપોર્ટ વેક્ટર મશીનો (એસવીએમ), ડાયાગોનલ લીનિયર ડિસ્ક્રિમિનન્ટ એનાલિસિસ (ડીએલડીએ), ગોલબ ક્લાસિફાયર, પાર્ઝન-આધારિત, (કર્નલ) ફિશર ડિસ્ક્રિમિનન્ટ ક્લાસિફાયર, કે-નજીકના પાડોશી, ઇટરેટિવ રિલીફ, ક્લાસિફિકેશન ટ્રી, મેક્સિમમ લાઈક્લીહુડ ક્લાસિફાયર ક્લસ્ટરિંગઃ હાયરાર્કિકલ ક્લસ્ટ ખાસ કરીને, વપરાશકર્તા માહિતી પૂરી પાડવા અથવા ઇનપુટ જગ્યામાં પૂર્વગણતરી કરેલ કર્નલ વચ્ચે પસંદગી કરી શકે છે. રેખીય, બહુપદી, ગૌસીયન, ઘાતાંકીય અને સિગ્મોઇડ કર્નલો મૂળભૂત પસંદગીઓ તરીકે ઉપલબ્ધ છે, અને કસ્ટમ કર્નલોને પણ વ્યાખ્યાયિત કરી શકાય છે. ઘણા વર્ગીકરણ અને રીગ્રેસન અલ્ગોરિધમ્સ આંતરિક સુવિધા રેન્કિંગ પ્રક્રિયા સાથે સંપન્ન છેઃ વૈકલ્પિક રીતે, એમએલપીઆઈ આઇ-રિલીફ અલ્ગોરિધમનો અમલ કરે છે. રેખીય વર્ગીકરણ માટે પુનરાવર્તિત સુવિધા નાબૂદી (આર. એફ. ઇ.) અને સુવિધા પસંદગી માટે કે. એફ. ડી. એ.-આર. એફ. ઇ. અલ્ગોરિધમ ઉપલબ્ધ છે. સુવિધા સૂચિ વિશ્લેષણ માટેની પદ્ધતિઓ (ઉદાહરણ તરીકે કેનબેરા સ્થિરતા સૂચક), ડેટા રીસામ્પલિંગ અને ભૂલ મૂલ્યાંકન, વિવિધ ક્લસ્ટરિંગ વિશ્લેષણ પદ્ધતિઓ (શ્રેણીબદ્ધ, મેમરી-બચત શ્રેણીબદ્ધ, કે-અર્થ) સાથે પ્રદાન કરવામાં આવે છે. છેવટે, વેવલેટ ટ્રાન્સફોર્મ (સતત, સ્વતંત્ર અને અનિશ્ચિત) અને ડાયનેમિક પ્રોગ્રામિંગ અલ્ગોરિધમ્સ (ડાયનેમિક ટાઇમ વાર્પિંગ અને વેરિઅન્ટ્સ) દ્વારા સમાંતર ડેટા વિશ્લેષણ માટે સમર્પિત પેટા મોડ્યુલો સામેલ કરવામાં આવે છે. સ્કિકિટ-લર્ન, પાયથોન પ્રોગ્રામિંગ લેંગ્વેજ માટે એક ઓપન સોર્સ મશીન લર્નિંગ લાઇબ્રેરી Infer.NET, ડોટ નેટ ફ્રેમવર્ક સંદર્ભો માટે એક ઓપન સોર્સ મશીન લર્નિંગ લાઇબ્રેરી બાહ્ય લિંક્સ ડેટા માઇનિંગ અને મશીન લર્નિંગ સોફ્ટવેર ફ્રી સ્ટેટિસ્ટિકલ સોફ્ટવેર પાયથોન (પ્રોગ્રામિંગ લેંગ્વેજ) વૈજ્ઞાનિક લાઈબ્રેરીઓ પણ જુઓ.