МДФ (модульная инструментарий для обработки данных) представляет собой библиотеку широко используются алгоритмы обработки данных, которые можно комбинировать в зависимости от трубопровода аналогии для построения более сложных обработки данных software.From пользователя 'ы перспективы, МДФ состоит из коллекции надзор и неконтролируемая алгоритмов обучения, а также другие обработки данных единиц (узлов), которые могут быть объединены в обработке данных последовательностей (потоков) и более сложные опережающее сетевых архитектур. Учитывая набор входных данных, MDP заботится о последовательно обучения или выполнения всех узлах сети. Это позволяет пользователю определять сложные алгоритмы в виде серии простых шагов обработки данных в природных way.The базе имеющихся алгоритмов постоянно растет и включает в себя, и это лишь наиболее общих, главных компонент (PCA и NIPALS), несколько независимых Компонент анализа алгоритмов (CuBICA, FastICA, TDSEP, нефрит, и XSFA), Медленная анализ функций, гауссовские классификаторов, ограниченного машина Больцмана, и локально линейного Embedding.Particular меры приняты, чтобы сделать вычисления эффективной с точки зрения скорости и памяти. Чтобы уменьшить требования к памяти, можно выполнять обучения с использованием пакетов данных, а также определить внутренние параметры узлов для одинарной точности, что делает использование очень больших наборов данных возможно. Более того, 'параллельно ' подпакет предлагает параллельная реализация основных узлов и flows.From разработчика 'ы перспективы, MDP является рамочным, что делает внедрение новых контролируется и неконтролируемого алгоритмов обучения легким и прямой. Основной класс, 'узла ', заботится о трудоемких задач, как числового типа и размерности проверки, оставляя разработчику сосредоточиться на реализации обучения и электронной

MDP 3.1