ดาวน์โหลด susi - ดาวน์โหลดซอร์สโค้ด susi

susi

โค้ดแหล่งที่มา AI

SuSi 1.4.2

ดาวน์โหลด

Susi: แผนที่การจัดระเบียบตนเองใน Python

แพ็คเกจ Python สำหรับแผนที่การจัดระเบียบตนเองที่ไม่ได้รับการดูแลดูแลและกึ่งดูแลตนเอง (SOM)

คำอธิบาย

เรานำเสนอแพ็คเกจ SUSI สำหรับ Python มันมี SOM ที่ใช้งานได้อย่างสมบูรณ์สำหรับงานที่ไม่ได้รับการดูแลดูแลและกึ่งดูแล:

Somclustering: SOM ที่ไม่ได้รับการดูแลสำหรับการจัดกลุ่ม
Somregressor: (กึ่ง) การถดถอยภายใต้การดูแล SOM
somclassifier: (กึ่ง) การจำแนกประเภทดูแล SOM

ใบอนุญาต:	ใบอนุญาต BSD 3 ประโยค
ผู้เขียน:	Felix M. Riese
การอ้างอิง:	ดูการอ้างอิงและในไฟล์ bibtex
เอกสาร:	เอกสาร
การติดตั้ง:	แนวทางการติดตั้ง
กระดาษ:	FM Riese, S. Keller และ S. Hinz ในการสำรวจระยะไกล, 2020

การติดตั้ง

ปิ๊ก

pip3 install susi

คอนดา

conda install -c conda-forge susi

ข้อมูลเพิ่มเติมสามารถพบได้ในแนวทางการติดตั้ง

ตัวอย่าง

การรวบรวมตัวอย่างรหัสสามารถพบได้ในเอกสารประกอบ ตัวอย่างรหัสเป็นสมุดบันทึก Jupyter สามารถพบได้ที่นี่:

ตัวอย่าง/somclustering
ตัวอย่าง/somregressor
ตัวอย่าง/somregressor_semisupervised
ตัวอย่าง/somregressor_multioutput
ตัวอย่าง/somclassifier
ตัวอย่าง/somclassifier_semisupervised

คำถามที่พบบ่อย

ฉันจะตั้งค่าพารามิเตอร์เริ่มต้นของ SOM ได้อย่างไร? สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Hyperparameters ดูในเอกสาร/พารามิเตอร์ hyperparameters
ฉันจะเพิ่มประสิทธิภาพพารามิเตอร์ hyperparameters ได้อย่างไร Susi Hyperparameters สามารถปรับให้เหมาะสมได้เช่นด้วย scikit-learn.model_selection.gridSearchcv เนื่องจากแพ็คเกจ SUSI ได้รับการพัฒนาตามแนวทางของ Scikit-learn หลาย

การอ้างอิง

ไฟล์ bibtex รวมถึงการอ้างอิงทั้งสองมีอยู่ในบรรณานุกรม bib.bib

กระดาษ:

FM Riese, S. Keller และ S. Hinz, "แผนที่การจัดระเบียบตนเองแบบกึ่งดูแลและกึ่งดูแลตนเองสำหรับการถดถอยและการจำแนกประเภทโดยมุ่งเน้นไปที่ข้อมูล hyperspectral", การตรวจจับระยะไกล , ฉบับที่ 12 ไม่ 1, 2020. ดอย: 10.3390/rs12010007

 @article { riese2020supervised ,
    author = { Riese, Felix~M. and Keller, Sina and Hinz, Stefan } ,
    title = { {Supervised and Semi-Supervised Self-Organizing Maps for
              Regression and Classification Focusing on Hyperspectral Data} } ,
    journal = { Remote Sensing } ,
    year = { 2020 } ,
    volume = { 12 } ,
    number = { 1 } ,
    article-number = { 7 } ,
    URL = { https://www.mdpi.com/2072-4292/12/1/7 } ,
    ISSN = { 2072-4292 } ,
    DOI = { 10.3390/rs12010007 }
}

รหัส:

Felix M. Riese, "Susi: ดูแลแผนที่การจัดระเบียบตนเองใน Python", Zenodo, 2019. DOI: 10.5281/Zenodo.2609130

 @misc { riese2019susicode ,
    author = { Riese, Felix~M. } ,
    title = { {SuSi: Supervised Self-Organizing Maps in Python} } ,
    year = { 2019 } ,
    DOI = { 10.5281/zenodo.2609130 } ,
    publisher = { Zenodo } ,
    howpublished = { href{https://doi.org/10.5281/zenodo.2609130}{doi.org/10.5281/zenodo.2609130} }
}