Vollständig anpassbare Algorithmen für maschinelles Lernen mit Shogun unter Linux

In der Welt des maschinellen Lernens wurde eine Vielzahl verschiedener Toolkits und Software -Module angezeigt, mit denen die Benutzer die komplexen Modelle für maschinelles Lernen und Datenanalyse auf ihre Daten anwenden können. Dies führt dazu, dass sie in der Lage sind, scharfe Erkenntnisse aus den Daten zu erhalten. Der Vorteil, den diese Module und Frameworks anbieten. Dies beschleunigt das Tempo der Modellimplementierung und der Inferenzgenerierung erheblich und liefert schnelle Ergebnisse für eine ansonsten zeitaufwändige Aufgabe.

Ein solches Modul ist Shogun. Verwendet mit Python, C ++, Oktave, Java, R und mehr, Shogun bietet einige sehr eindeutige Anwendungsfälle und Kontrollfunktion. Sie sehen, die meisten Module versuchen, eine Version der häufigsten Algorithmen als One-Stop. Shogun hingegen bietet nicht nur alle häufig verwendeten Algorithmen an, sondern auch umfassende Kernelmethoden mit großem Maßstab und vollständig anpassbare Support-Vektor-Maschinen (SVMs). Durch die Bereitstellung dieser Anpassungen und die häufigsten Algorithmen können sie komplexe In-Algorithmus-Anpassungen erzielen, die die Benutzer nutzen können, und die bestmöglichen Ergebnisse bei einzigartigen Aufgaben zu erzielen, die spezifische Anpassungen erfordern, die die anderen Module einfach nicht anbieten können.

Heute wird Shogun von Wissenschaftlern, Forschern, Studenten und Hobbyisten gleichermaßen ganz. Durch einen einfachen Zugriff auf das Shogun -Toolkit machten die Entwickler den Prozess der Modellimplementierung, Anpassung und Inferenzgenerierung wirklich einfach. Mit dieser einfachen Bereitstellung wird Shogun schnell zu einem sehr gut adoptierten Toolkit, das den Benutzern aller Programmierkenntnisse mit der erforderlichen Umsetzung eines beliebigen Algorithmus anbieten kann, den sie benötigen.

Installation

Befolgen Sie die Schritt-für-Schritt-Installationshandbuch, um das Shogun-Toolkit auf Ihrem Linux-Computer zu installieren.

1. Wir starten den Installationsprozess, indem wir zuerst das Shogun -Repository zum Linux -System hinzufügen, indem wir den folgenden Befehl im Terminal ausführen:

$ sudo add-apt-Repository PPA: Shogun-Toolbox/Stable

2. Wir aktualisieren nun die Repository -Informationen, indem wir den folgenden Befehl im Terminal ausführen:

$ sudo apt-Get-Update

3. Wir können nun Shogun mit dem Terminalbefehl installieren:

$ sudo apt-Get Installieren Sie libsHogun18

Notiz: Führen Sie den folgenden Befehl im Terminal aus, um die Python 2 -Bindungen zu installieren:

$ sudo apt-Get Installieren Sie Python-Shogun

4. Shogun kann auch direkt mit dem PIP -Paket -Manager installiert werden, der von Python angeboten wird. Führen Sie den folgenden Befehl aus:

$ pip Installieren Sie Shogun

Benutzerhandbuch

Was Shogun von den anderen Paketen unterscheidet, ist die Fähigkeit, komplexe Anwendungsfälle einige wirklich spezifische Lösungen zu bieten. Zum Beispiel verwenden einige der häufig verwendeten Frameworks die Entscheidungsbäume und zufälligen Waldklassifizierer, die wiederum die Gini -Indexmethode verwenden, um weitere Spaltungen in den Daten zu erstellen, um Proben und Bäume zu erstellen. Im Vergleich zu dieser Methodik verwendet Shogun, dass es den Chi Squared Automatic Interaction Detector (CHAID) verwendet, um diese Spaltungen zu erstellen. Dies ist eine Alternative zur Gini -Verunreinigungsmethode und erzeugt Ergebnisse, die manchmal besser sind, je nach Anwendungsfall, in dem sie implementiert sind.

Zum Beispiel können wir einen Klassifizierer für die Vorhersage erstellen, ob ein Sportspiel im Freien an einem bestimmten Tag auftritt oder nicht, abhängig von einer Reihe verschiedener Funktionen können wir einen Chaidtree erstellen und diese mit der Art der Daten und der Anzahl der Anzahl angeben Merkmale, die wir brauchen und untersuchen, während wir diese Splits herstellen.

OurClassifier = Chaidtree (Typ_OFF_DATA, Funktionen, Ausgabe_Classes)
Our Classifier.Zug (Training_Features)

Der ausgebildete Algorithmus verwendet die Chaid -Methodik von Splits, um Bäume zu erstellen, die besser in der Lage sind, eine Inferenz zu erzeugen und eine Konvergenz basierend auf diesem Training zu erreichen.

Abschluss

Shogun bietet seinen Benutzern eine Reihe verschiedener Algorithmen, die in der Welt des maschinellen Lernens üblicherweise verwendet werden. Diese können verwendet werden, um scharfe Einblicke aus den Daten zu gewinnen, die ansonsten schwierig sind, die Muster aus zu interpretieren. Wo es sich von den anderen Modulen unterscheidet, ist die Fähigkeit, spezifische Implementierungen und Anpassungsfähigkeiten in Bezug. Mit seiner Implementierung von Ähnlichkeit und Unähnlichkeitsindexierung unter Verwendung gezielter Methoden können die Ergebnisse erzielt werden, die manchmal den Wettbewerb überstrahlen. Es hängt alles von der Art der vorliegenden Aufgabe ab und dem, was mit der vorliegenden Aufgabe besser funktioniert.

Shogun wird von Menschen aus allen Spaziergängen des STEM -Lebens eingesetzt und wird zu einem Grundnahrungsmittel in der Welt des maschinellen Lernens, indem er Forschern, Studenten und Wissenschaftlern einzigartige Lösungen für die Probleme zur.