MDP 3.1

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MDP 3.1

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Python的模块化框架，其中包括了大量的学习算法

MDP，短的模块化工具包，用于数据处理是一个基于Python的数据处理框架。

从用户的角度来看，MDP是监督和无监督的学习算法和其他的数据处理单元，可以组合成的数据处理顺序的和更复杂的前馈网络架构的集合。

从科学发展的神器出山:www.shenqi73.com角度来看，MDP是一个模块化的框架，可以很容易地扩展。实施新的算法非常简单，直观。新的实施单元，然后自动集成与剩下的图书馆。

可用算法的基础是稳步增长，包括信号处理方法（主成分分析，独立分量分析，特征分析慢），流形学习方法（Hessian的局部线性嵌入），有几个分类，概率方法（因素分析，RBM） ，数据前处理的方法，以及其他许多。

要求：

·的Python

此版本中的新功能：

·修正：修正了幕府的版本检测代码。正如我所预料的，明确的版本检查，是注定要失败的。我宁愿只是将其删除，并依靠功能检查，即是我们赖以生存的功能或不存在？
·ERF：CovarianceMatrix具有不集中的数据的选项; SFANode相应的修改
·FIX：修正错误的正常化SFANode SFANode使用的协方差矩阵的衍生物，而SFA算法要求非中心的二阶矩矩阵的衍生工具。在大多数情况下，此错误可能是不相关的，但在一些角落的情况下，错误尺度1/sqrt（N），其中N为样本数。
·ERF：增加了新的考验SFANode这些测试目前没有。
·ERF：真正使用中的调试标志SFANode.stop_training
·FIX：老SVM的版本将打破进口过程
·商务部：更新TODO
·商务部：更新TODO
·DOC：更新核对表和TODO
·ERF：性能和内存改进KNNClassifier的。
·变换n_samples ^ 2 * n_features阵列到阵列...