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Package: python3-mlpy (3.5.0+ds-3)

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pacchetto Python ad alte prestazioni per modellazione predittiva

mlpy fornisce procedure di alto livello che gestiscono, con poche righe di codice, la progettazione di DAP (Data Analysis Protocol) per la preelaborazione, il clustering, la classificazione predittiva e la selezione di variabili. Sono disponibili dei metodi per ordinare variabili ed assegnarvi pesi, per il ricampionamento di dati, la valutazione degli errori e il landscaping di esperimenti.

mlpy include: SVM (Support Vector Machine), KNN (K Nearest Neighbor), FDA, SRDA, PDA, DLDA (Fisher, Spectral Regression, Penalized, Diagonal Linear Discriminant Analysis) per la classificazione e l'assegnazione di pesi alle variabili, I-RELIEF, DWT e FSSun per l'assegnazione di pesi alle variabili, RFE (Recursive Feature Elimination) e RFS (Recursive Forward Selection) per ordinare le variabili, DWT, UWT, CWT (Discrete, Undecimated, Continuous Wavelet Transform), attribuzione KNN, DTW (Dynamic Time Warping), clustering gerarchici, k-medoid, metodi di ricampionamento, funzioni metriche, indicatori Canberra.

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