Metadata-Version: 2.1
Name: classicML
Version: 0.3
Summary: An easy-to-use ML framework
Home-page: https://github.com/sun1638650145/classicML
Author: Steve Sun
Author-email: s1638650145@gmail.com
License: Apache Software License
Description: # classicML 
        Python简单易用的经典机器学习框架
        ## 重要信息
        
        你可以使用pip安装
        
        ```shell
        pip install classicML
        ```
        
        ## version v0.1
        1. 添加决策树
        2. 决策树支持离散值、连续值
        3. 基于信息熵、信息增益、基尼指数划分；支持预剪枝和后剪枝；暂不支持多变量决策树和缺失值处理（建议在读入数据集之前处理）
        
        ## version v0.2
        1. 添加神经网络
        2. 神经网络支持交叉熵损失函数和均方误差损失函数；支持的优化器有GradientDescent、SGD、Adam
        
        ### version v0.2.2
        1. 发行版发布到PyPi
        
        ### version v0.2.3
        
        1. 添加径向基函数神经网络
        2. 例行修复BUG
        
        ### version v0.2.4
        
        1. 重写sklearn依赖函数，添加到DecisionTree.tree_model.backend，显著减少安装后实际的环境大小
        
        ## version v0.3
        
        1. DecisionTree: 优化API调用方式，是语法更统一；增加决策树的输入特征数据类型，理论上现在支持一切的array-like的数据类型
        2. NeuralNetwork: verbose支持显示预计时间；BPNN支持自定义损失函数
        3. SupportVectorMachine: 添加支持向量分类器；支持的核函数有线性核、多项式核、高斯核、Sigmoid核和自定义核函数
        4. 自定义核函数接口用户可以自定义, 并在DemoZoo提供例子
        5. 例行修复BUG
        
Platform: UNKNOWN
Classifier: Programming Language :: Python :: 3
Classifier: License :: OSI Approved :: Apache Software License
Classifier: Operating System :: OS Independent
Requires-Python: >=3.6
Description-Content-Type: text/markdown
