Debian Science Project
Summary
Machine learning
pacchetti di apprendimento automatico per Debian Science

Questo metapacchetto installa i pacchetti utili all'apprendimento automatico. I pacchetti inclusi vanno dai sistemi di inferenza (esperti) basati sulla conoscenza fino al software che implementa i metodi statistici avanzati che attualmente dominano il campo.

Description

For a better overview of the project's availability as a Debian package, each head row has a color code according to this scheme:

If you discover a project which looks like a good candidate for Debian Science to you, or if you have prepared an unofficial Debian package, please do not hesitate to send a description of that project to the Debian Science mailing list

Links to other tasks

Debian Science Machine learning packages

Official Debian packages with high relevance

Autoclass
classificazione o clustering automatici
Versions of package autoclass
ReleaseVersionArchitectures
bullseye3.3.6.dfsg.1-1amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
jessie3.3.6.dfsg.1-1amd64,armel,armhf,i386
stretch3.3.6.dfsg.1-1amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
buster3.3.6.dfsg.1-1amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
sid3.3.6.dfsg.1-1amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
squeeze3.3.6-1amd64,armel,i386,ia64,kfreebsd-amd64,kfreebsd-i386,mips,mipsel,powerpc,s390,sparc
wheezy3.3.6.dfsg.1-1amd64,armel,armhf,i386,ia64,kfreebsd-amd64,kfreebsd-i386,mips,mipsel,powerpc,s390,s390x,sparc
Debtags of package autoclass:
fieldmathematics
interfacecommandline
roleprogram
scopeutility
useorganizing
Popcon: 12 users (7 upd.)*
Versions and Archs
License: DFSG free

AutoClass risolve il problema di rilevare in modo automatico classi all'interno di dati (talvolta chiamato clustering o apprendimento non supervisionato), in contrasto con la generazione di descrizioni di classi da esempi già classificati (chiamato apprendimento supervisionato). Mira a scoprire le classi "naturali" all'interno dei dati. AutoClass è applicabile ad osservazioni di quelle cose che possono essere descritte da un insieme di attributi, senza fare riferimento ad altre cose. I valori dei dati corrispondenti ad ogni attributo sono limitati ad essere o numeri o elementi di un insieme finito di simboli. Con dati numerici deve essere fornito un errore di misurazione.

Caffe-cpu
infrastruttura aperta e veloce per apprendimento approfondito (metapacchetto)
Versions of package caffe-cpu
ReleaseVersionArchitectures
sid1.0.0+git20180821.99bd997-4amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
bullseye1.0.0+git20180821.99bd997-4amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
buster1.0.0+git20180821.99bd997-2amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
stretch1.0.0~rc4-1amd64,arm64,armel,i386,mips,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
Popcon: 0 users (0 upd.)*
Versions and Archs
License: DFSG free
Git

Caffe è un'infrastruttura per apprendimento approfondito creata pensando all'espressività, alla velocità e alla modularità. È stata sviluppata dal Berkeley AI Research Lab (BAIR) e dai contributori della comunità.

Questo metapacchetto fornisce la versione CPU_ONLY di caffe:

  • caffe-tools-cpu
  • libcaffe-cpu*
  • python3-caffe-cpu E suggerisce questi pacchetti:

  • libcaffe-cpu-dev

  • caffe-doc

Notare che questa versione CPU_ONLY non può coesistere con la versione CUDA.

Please cite: Yangqing Jia, Evan Shelhamer, Jeff Donahue, Sergey Karayev, Jonathan Long, Ross Girshick, Sergio Guadarrama and Trevor Darrell: Caffe: Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding. (eprint) arXiv preprint arXiv:1408.5093 (2014)
Gprolog
GNU Prolog compiler
Maintainer: Salvador Abreu
Versions of package gprolog
ReleaseVersionArchitectures
squeeze1.3.0-6.1amd64,i386,mips,mipsel,powerpc,sparc
wheezy1.3.0-6.1amd64,i386,mips,mipsel,powerpc,sparc
jessie1.3.0-6.1amd64,i386
bullseye1.4.5.0-2amd64,i386
sid1.4.5.0-2amd64,i386
Debtags of package gprolog:
develcompiler, interpreter, lang:prolog
interfacecommandline
roleprogram
scopeutility
suitegnu
works-withsoftware:source
Popcon: 19 users (5 upd.)*
Versions and Archs
License: DFSG free

GNU Prolog is a free Prolog compiler with constraint solving over finite domains (FD). GNU Prolog is largely compliant with the ISO standard and is part of the Prolog Commons initiative.

This package contains the compiler and runtime system for the ISO standard version of GNU Prolog, including the prototype modules implementation.

Libcomplearn-dev
machine-learning through data compression development files
Maintainer: Rudi Cilibrasi
Versions of package libcomplearn-dev
ReleaseVersionArchitectures
squeeze1.1.6-1amd64,armel,i386,ia64,kfreebsd-amd64,kfreebsd-i386,mips,mipsel,powerpc,s390,sparc
squeeze1.1.6-1amd64,armel,i386,ia64,kfreebsd-amd64,kfreebsd-i386,mips,mipsel,powerpc,s390,sparc
Debtags of package libcomplearn-dev:
devellibrary, library
roledevel-lib, devel-lib
Popcon: 0 users (0 upd.)*
Versions and Archs
License: DFSG free
Hg

complearn is a library for parameter-free universal learning. Using this library, developers can access a wealth of powerful and general techniques in artificial intelligence and pattern recognition including fields such as genomics, language evolution, music recognition, and much more

Libcv-dev
pacchetto di transizione per libcv-dev
Versions of package libcv-dev
ReleaseVersionArchitectures
wheezy-security2.3.1-11+deb7u4amd64,armel,armhf,i386
stretch2.4.9.1+dfsg1-2amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
jessie-security2.4.9.1+dfsg-1+deb8u2amd64,armel,armhf,i386
wheezy2.3.1-11+deb7u1amd64,armel,armhf,i386,ia64,kfreebsd-amd64,kfreebsd-i386,mips,mipsel,powerpc,s390,s390x,sparc
jessie2.4.9.1+dfsg-1+deb8u1amd64,armel,armhf,i386
squeeze2.1.0-3+squeeze1amd64,armel,i386,ia64,kfreebsd-amd64,kfreebsd-i386,mips,mipsel,powerpc,s390,sparc
Debtags of package libcv-dev:
devellibrary
roledevel-lib
Popcon: 19 users (16 upd.)*
Versions and Archs
License: DFSG free
Git

Questo pacchetto fornisce i file per la transizione da libcv-dev ai pacchetti suddivisi.

Questo pacchetto contiene i file header e la libreria statica necessari per compilare applicazioni che usano OpenCV (Open Computer Vision).

La libreria Open Computer Vision è una raccolta di algoritmi e codice d'esempio per vari problemi relativi alla visione artificiale. La libreria è compatibile con IPL (Image Processing Library di Intel) e, se disponibile, può usare IPP (Integrated Performance Primitives di Intel) per ottenere prestazioni migliori.

OpenCV fornisce tipi di dati e operatori portabili di basso livello e un insieme di funzionalità di alto livello per l'acquisizione video, l'elaborazione e l'analisi di immagini, analisi strutturale, analisi del movimento e inseguimento di oggetti, riconoscimento di oggetti, calibrazione di videocamere e ricostruzione 3D.

Please cite: Gary Bradski and Adrian Kaehler: Learning OpenCV: Computer Vision with the OpenCV Library (2008)
Registry entries: SciCrunch  OMICtools 
Libevocosm-dev
C++ framework for developing evolutionary algorithms
Maintainer: Al Stone (Chris Lamb)
Versions of package libevocosm-dev
ReleaseVersionArchitectures
squeeze3.1.0-3.1amd64,armel,i386,ia64,kfreebsd-amd64,kfreebsd-i386,mips,mipsel,powerpc,s390,sparc
wheezy4.0.2-2.1amd64,armel,armhf,i386,ia64,kfreebsd-amd64,kfreebsd-i386,mips,mipsel,powerpc,s390,s390x,sparc
stretch4.0.2-3.1amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
jessie4.0.2-3amd64,armel,armhf,i386
Debtags of package libevocosm-dev:
devellibrary
roledevel-lib
Popcon: 9 users (0 upd.)*
Versions and Archs
License: DFSG free

This library provides a framework for programming a wide variety of evolutionary algorithms, ranging from genetic algorithms to agent simulations. Evocosm is the foundation for Acovea

This package contains the files needed to develop code using libevocosm.

Libfann-dev
file header e librerie di sviluppo per FANN
Maintainer: Christian Kastner
Versions of package libfann-dev
ReleaseVersionArchitectures
stretch2.2.0+ds-3amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
jessie2.1.0~beta+dfsg-1amd64,armel,armhf,i386
wheezy2.1.0~beta~dfsg-8amd64,armel,armhf,i386,ia64,kfreebsd-amd64,kfreebsd-i386,mips,mipsel,powerpc,s390,s390x,sparc
squeeze2.1.0~beta~dfsg-2amd64,armel,i386,ia64,kfreebsd-amd64,kfreebsd-i386,mips,mipsel,powerpc,s390,sparc
sid2.2.0+ds-6amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
buster2.2.0+ds-5amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
bullseye2.2.0+ds-6amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
Debtags of package libfann-dev:
devellang:c, library
roledevel-lib
Popcon: 14 users (20 upd.)*
Versions and Archs
License: DFSG free
Git

La libreria FANN (Fast Artificial Neural Network, veloce rete neurale artificiale) è una libreria per rete neurale libera e open source che implementa reti neurali artificiali multilivello in C con la gestione sia di reti completamente connesse sia di reti connesse in modo sparso. Sono gestite le esecuzioni multipiattaforma in virgola fissa e in virgola mobile. Include un'infrastruttura per gestire in modo semplice insiemi di dati di addestramento. È facile da usare, versatile, ben documentata e veloce.

Questo pacchetto contiene i file header e le librerie statiche che sono necessari per sviluppare applicazioni per libfann.

Libga-dev
C++ Library of Genetic Algorithm Components
Versions of package libga-dev
ReleaseVersionArchitectures
sid2.4.7-4amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
bullseye2.4.7-4amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
buster2.4.7-4amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
stretch2.4.7-4amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
jessie2.4.7-3.1amd64,armel,armhf,i386
wheezy2.4.7-3amd64,armel,armhf,i386,ia64,kfreebsd-amd64,kfreebsd-i386,mips,mipsel,powerpc,s390,s390x,sparc
squeeze2.4.7-3amd64,armel,i386,ia64,kfreebsd-amd64,kfreebsd-i386,mips,mipsel,powerpc,s390,sparc
Debtags of package libga-dev:
devellibrary
roledevel-lib
Popcon: 12 users (5 upd.)*
Versions and Archs
License: DFSG free

GAlib contains a set of C++ genetic algorithm objects. The library includes tools for using genetic algorithms to do optimization in any C++ program using any representation and genetic operators. The documentation includes an extensive overview of how to implement a genetic algorithm as well as examples illustrating customizations to the GAlib classes.

This package contains the development files.

Liblinear-dev
file header e librerie di sviluppo per LIBLINEAR
Maintainer: Christian Kastner
Versions of package liblinear-dev
ReleaseVersionArchitectures
bullseye2.3.0+dfsg-2amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
wheezy1.8+dfsg-1amd64,armel,armhf,i386,ia64,kfreebsd-amd64,kfreebsd-i386,mips,mipsel,powerpc,s390,s390x,sparc
squeeze1.6+dfsg-1amd64,armel,i386,ia64,kfreebsd-amd64,kfreebsd-i386,mips,mipsel,powerpc,s390,sparc
jessie1.8+dfsg-4amd64,armel,armhf,i386
stretch2.1.0+dfsg-2amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
buster2.1.0+dfsg-4amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
sid2.3.0+dfsg-2amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
Debtags of package liblinear-dev:
devellang:c, lang:c++, library
roledevel-lib
Popcon: 11 users (13 upd.)*
Versions and Archs
License: DFSG free
Git

LIBLINEAR è una libreria per classificatori lineari per apprendimento per applicazioni su larga scala. Gestisce SVM (Support Vector Machines, macchine a vettori di supporto) con perdita L2 e L1, regressioni logistiche, classificazioni multi-classe e anche macchine di programmazione lineare (SVM con regolarizzazione L1). La sua complessità computazionale scala linearmente con il numero di esempi di addestramento, e ciò la rende uno dei più veloci risolutori di SVM in circolazione.

Questo pacchetto contiene i file header e le librerie statiche.

Libmlpack-dev
libreria C++ di apprendimento automatico intuitiva, veloce e scalabile (librerie di sviluppo)
Versions of package libmlpack-dev
ReleaseVersionArchitectures
jessie1.0.10-1amd64,armel,armhf,i386
buster3.0.4-1amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
sid3.2.1-1armel,i386
stretch2.1.1-1amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
sid3.2.2-1amd64,arm64,armhf,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
Popcon: 2 users (1 upd.)*
Versions and Archs
License: DFSG free
Git

Questo pacchetto contiene i file di sviluppo della libreria mlpack.

Machine Learning Pack (mlpack) è una libreria C++ di apprendimento automatico intuitiva, veloce e scalabile, pensata per essere l'analogo di LAPACK per l'apprendimento automatico. Mira a implementare una vasta gamma di metodi di apprendimento automatico e a funzionare come "coltellino svizzero" per i ricercatori nel campo dell'apprendimento automatico.

Libocas-dev
file header e librerie di sviluppo per LIBOCAS
Maintainer: Christian Kastner
Versions of package libocas-dev
ReleaseVersionArchitectures
wheezy0.93-1amd64,armel,armhf,i386,ia64,kfreebsd-amd64,kfreebsd-i386,mips,mipsel,powerpc,s390,s390x,sparc
stretch0.97+dfsg-3amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
squeeze0.93-1amd64,armel,i386,ia64,kfreebsd-amd64,kfreebsd-i386,mips,mipsel,powerpc,s390,sparc
bullseye0.97+dfsg-6amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
sid0.97+dfsg-6amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
jessie0.97-1amd64,armel,armhf,i386
buster0.97+dfsg-5amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
Debtags of package libocas-dev:
devellang:c, library
roledevel-lib
Popcon: 6 users (7 upd.)*
Versions and Archs
License: DFSG free
Git

Questa libreria implementa OCAS (Optimized Cutting Plane Algorithm) per addestrare classificatori SVM (Support Vector Machine) lineari a partire da dati su larga scala. Il lavoro di calcolo di OCAS scala in modo lineare con il numero di esempi di addestramento. È uno dei risolutori SVM più veloci disponibili per la risoluzione di SVM L2 regolarizzate multiclasse e lineari.

Questo pacchetto contiene i file header e le librerie statiche.

Libqsearch-dev
nondeterministic quartet tree search library for unrooted trees
Versions of package libqsearch-dev
ReleaseVersionArchitectures
squeeze1.0.8-3amd64,armel,i386,ia64,kfreebsd-amd64,kfreebsd-i386,mips,mipsel,powerpc,s390,sparc
Popcon: 0 users (0 upd.)*
Versions and Archs
License: DFSG free
Svn

qsearch is a library for universal hierarchical clustering using an arbitrary distance matrix as input. It searches through the space of all possible unrooted trees of a given size and finds the closest match based on a weighted quartet cost function determined by the distance matrix. When used in combination with other feature extraction libraries such as libcomplearn this system can be used for fast and accurate phylogenetic reconstruction, linguistic analysis, or stemmatology.

Libroot-math-mlp-dev
estensione percettrone multilivello per ROOT - file di sviluppo
Versions of package libroot-math-mlp-dev
ReleaseVersionArchitectures
wheezy5.34.00-2amd64,armel,armhf,i386,ia64,kfreebsd-amd64,kfreebsd-i386,mips,mipsel,sparc
jessie5.34.19+dfsg-1.2amd64,armel,armhf,i386
Debtags of package libroot-math-mlp-dev:
devellibrary
roledevel-lib
Popcon: 5 users (0 upd.)*
Versions and Archs
License: DFSG free
Git

Il sistema ROOT fornisce un insieme di infrastrutture OO con tutte le funzionalità necessarie per gestire ed analizzare in modo efficiente una grande mole di dati.

Questo pacchetto contiene i file di sviluppo per il plugin mlp per ROOT, fornisce un pacchetto per reti neurali per percettroni multilivello per ROOT.

Libroot-montecarlo-vmc-dev
libreria Virtual Monte-Carlo per ROOT - file di sviluppo
Versions of package libroot-montecarlo-vmc-dev
ReleaseVersionArchitectures
wheezy5.34.00-2amd64,armel,armhf,i386,ia64,kfreebsd-amd64,kfreebsd-i386,mips,mipsel,sparc
jessie5.34.19+dfsg-1.2amd64,armel,armhf,i386
Debtags of package libroot-montecarlo-vmc-dev:
devellibrary
roledevel-lib
Popcon: 5 users (0 upd.)*
Versions and Archs
License: DFSG free
Git

Il sistema ROOT fornisce un insieme di infrastrutture OO con tutte le funzionalità necessarie per gestire ed analizzare in modo efficiente una grande mole di dati.

Questo pacchetto contiene i file di sviluppo della libreria Vmc per ROOT.

Libroot-tmva-dev
Toolkit for multivariate data analysis - development files
Versions of package libroot-tmva-dev
ReleaseVersionArchitectures
jessie5.34.19+dfsg-1.2amd64,armel,armhf,i386
wheezy5.34.00-2amd64,armel,armhf,i386,ia64,kfreebsd-amd64,kfreebsd-i386,mips,mipsel,sparc
Debtags of package libroot-tmva-dev:
devellibrary
roledevel-lib
Popcon: 5 users (0 upd.)*
Versions and Archs
License: DFSG free
Git

The ROOT system provides a set of OO frameworks with all the functionality needed to handle and analyze large amounts of data efficiently.

The Toolkit for Multivariate Analysis (TMVA) provides a ROOT-integrated environment for the parallel processing and evaluation of MVA techniques to discriminate signal from background samples. It presently includes (ranked by complexity):

  • Rectangular cut optimisation
  • Correlated likelihood estimator (PDE approach)
  • Multi-dimensional likelihood estimator (PDE - range-search approach)
  • Fisher (and Mahalanobis) discriminant
  • H-Matrix (chi-squared) estimator
  • Artificial Neural Network (two different implementations)
  • Boosted Decision Trees

The TMVA package includes an implementation for each of these discrimination techniques, their training and testing (performance evaluation). In addition all these methods can be tested in parallel, and hence their performance on a particular data set may easily be compared.

This package provides development files of TMVA package for ROOT.

Libshark-dev
file di sviluppo per Shark
Versions of package libshark-dev
ReleaseVersionArchitectures
stretch3.1.3+ds1-2amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
Popcon: 5 users (0 upd.)*
Versions and Archs
License: DFSG free
Git

Shark è una libreria C++ modulare per la progettazione e ottimizzazione di sistemi adattivi. Fornisce metodi per ottimizzazione lineare e non, in particolare algoritmi evolutivi e basati su gradiente, algoritmi di apprendimento e reti neurali basati su kernel, e varie altre tecniche di apprendimento macchina.

Questo pacchetto fornisce i file di sviluppo.

Please cite: C. Igel, V. Heidrich-Meisner and T. Glasmachers: Shark (eprint) Journal of Machine Learning Research 9:993-996 (2008)
Libshogun-dev
strumenti per l'apprendimento automatico su larga scala
Versions of package libshogun-dev
ReleaseVersionArchitectures
jessie3.2.0-7.3amd64,armel,armhf,i386
squeeze0.9.3-4amd64,armel,i386,ia64,kfreebsd-amd64,kfreebsd-i386,mips,mipsel,powerpc,s390,sparc
buster3.2.0-8amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
sid3.2.0-9amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
Debtags of package libshogun-dev:
devellibrary
roledevel-lib
Popcon: 4 users (5 upd.)*
Versions and Archs
License: DFSG free
Svn

SHOGUN è un insieme di strumenti per l'apprendimento automatico mirato su algoritmi di tipo "large scale kernel method", in particolare su Support Vector Machine (SVM), con un orientamento alla bioinformatica. Fornisce un oggetto SVM generico che funge da interfaccia per molte diverse implementazioni SVM. Ciascuna SVM può essere combinata con una delle molte varietà di kernel implementate. Può gestire combinazioni lineari pesate di più sub-kernel (non necessariamente tutti operanti sullo stesso dominio) in cui la distribuzione ottimale dei pesi dei singoli sub-kernel può essere appresa tramite Multiple Kernel Learning. Oltre a problemi di regressione e categorizzazione in 2 classi, gestisce un gran numero di metodi lineari come LDA (Linear Discriminant Analysis), LPM (Linear Programming Machine), perceptron (kernel) e algoritmi per addestrare modelli di Markov nascosti. Gli oggetti-caratteristiche di input possono essere densi, sparsi o stringhe, possono essere di qualsiasi tipo tra int, short, double, char, e possono essere convertiti in tipi diversi. A ciascun oggetto-caratteristica si possono attaccare catene di preprocessori (ad esempio uno che sottrae la media) per permettere una pre-elaborazione "al volo".

SHOGUN è disponibile in diverse varianti, una versione a sé stante e anche con interfacce specifiche per Matlab™, R, Octave, Readline e Python. Questo pacchetto contiene i file per lo sviluppo necessari per creare eseguibili a sé stanti.

Libsvm-dev
file header per LIBSVM
Maintainer: Chen-Tse Tsai (Adrian Bunk)
Versions of package libsvm-dev
ReleaseVersionArchitectures
sid3.21+ds-1.2amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
bullseye3.21+ds-1.2amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
squeeze2.91-1amd64,armel,i386,ia64,kfreebsd-amd64,kfreebsd-i386,mips,mipsel,powerpc,s390,sparc
stretch3.21+ds-1.1amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
jessie3.12-1amd64,armel,armhf,i386
wheezy3.12-1amd64,armel,armhf,i386,ia64,kfreebsd-amd64,kfreebsd-i386,mips,mipsel,powerpc,s390,s390x,sparc
buster3.21+ds-1.2amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
upstream3.24
Debtags of package libsvm-dev:
devellibrary
roledevel-lib
Popcon: 21 users (20 upd.)*
Newer upstream!
License: DFSG free

LIBSVM, una libreria per apprendimento macchina, è un pacchetto facile da usare per gestire regressione e classificazione di vettori, e SVM a una classe. Gestisce la classificazione multiclasse, output delle probabilità e selezione dei parametri.

Questo pacchetto contiene i file header di sviluppo.

Libtorch3-dev
State of the art machine learning library - development files
Versions of package libtorch3-dev
ReleaseVersionArchitectures
sid3.1-2.2amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
bullseye3.1-2.2amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
buster3.1-2.2amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
stretch3.1-2.2amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
jessie3.1-2.1amd64,armel,armhf,i386
wheezy3.1-2.1amd64,armel,armhf,i386,ia64,kfreebsd-amd64,kfreebsd-i386,mips,mipsel,powerpc,s390,s390x,sparc
squeeze3.1-2.1amd64,armel,i386,ia64,kfreebsd-amd64,kfreebsd-i386,mips,mipsel,powerpc,s390,sparc
Debtags of package libtorch3-dev:
devellibrary
roledevel-lib
Popcon: 16 users (7 upd.)*
Versions and Archs
License: DFSG free

Torch is a machine-learning library, written in C++. Its aim is to provide the state-of-the-art of the best algorithms.

  • Many gradient-based methods, including multi-layered perceptrons, radial basis functions, and mixtures of experts. Many small "modules" (Linear module, Tanh module, SoftMax module, ...) can be plugged together.
  • Support Vector Machine, for classification and regression.
  • Distribution package, includes Kmeans, Gaussian Mixture Models, Hidden Markov Models, and Bayes Classifier, and classes for speech recognition with embedded training.
  • Ensemble models such as Bagging and Adaboost.
  • Non-parametric models such as K-nearest-neighbors, Parzen Regression and Parzen Density Estimator.

This package is the Torch development package (header files and static library.)

Libvigraimpex-dev
file di sviluppo per la libreria C++ di visione artificiale
Versions of package libvigraimpex-dev
ReleaseVersionArchitectures
squeeze1.7.0+dfsg-7amd64,armel,i386,ia64,kfreebsd-amd64,kfreebsd-i386,mips,mipsel,powerpc,s390,sparc
wheezy1.7.1+dfsg1-3amd64,armel,armhf,i386,ia64,kfreebsd-amd64,kfreebsd-i386,mips,mipsel,powerpc,s390,s390x,sparc
jessie1.9.0+dfsg-10amd64,armel,armhf,i386
stretch1.10.0+git20160211.167be93+dfsg-2amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
buster1.10.0+git20160211.167be93+dfsg1-2amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
bullseye1.10.0+git20160211.167be93+dfsg1-2amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
sid1.10.0+git20160211.167be93+dfsg1-2amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
experimental1.11.1+dfsg-2amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
upstream1.11.1
Debtags of package libvigraimpex-dev:
devellang:c++, library
roledevel-lib
works-withimage, image:raster
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License: DFSG free
Git

VIGRA (Vision with Generic Algorithms, visione con algoritmi generici) è una libreria per visione artificiale che pone particolare attenzione sugli algoritmi flessibili, perché gli algoritmi rappresentano la principale conoscenza pratica in questo campo. La libreria è stata di conseguenza creata usando programmazione generica come introdotta da Stepanov e Musser ed esemplificata nella Standard Template Library C++. Mediante la scrittura di pochi adattatori (iteratori e metodo di accesso per immagini) è possibile usare gli algoritmi di VIGRA nelle proprie strutture dati, all'interno del proprio ambiente.

Questo pacchetto contiene i file di sviluppo e gli header necessari per compilare programmi e pacchetti che usano VIGRA.

Lua-torch-graph
pacchetto di calcolo di grafi per l'infrastruttura Torch
Versions of package lua-torch-graph
ReleaseVersionArchitectures
buster0~20161121-g37dac07-3all
Popcon: 0 users (0 upd.)*
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License: DFSG free
Git

Questo pacchetto fornisce calcolo grafico per Torch.

Questo pacchetto contiene anche un'interfaccia graphviz, non è necessario "graphviz" per usare questa libreria, ma con esso si sarà in grado di visualizzare i grafi che sono stati creati.

Lua-torch-image
libreria per caricamento/salvataggio di immagini per l'infrastruttura Torch
Versions of package lua-torch-image
ReleaseVersionArchitectures
buster0~20170420-g5aa1881-7amd64,armel,armhf,ppc64el
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License: DFSG free
Git

"image" è il pacchetto della distribuzione Torch7 per elaborare immagini. Contiene un'ampia varietà di funzioni divise nelle seguenti categorie:

  • salvataggio e caricamento di immagini come JPEG, PNG, PPM e PGM;
  • semplici trasformazioni come traslazione, ridimensionamento e rotazione;
  • trasformazioni parametrizzate come convoluzioni e deformazione;
  • semplici routine grafiche come disegnare del testo o un rettangolo su un'immagine;
  • interfacce utente grafiche come display e window;
  • conversioni nello spazio dei colori da e verso RGB, YUV, Lab e HSL;
  • costruttori di tensori per creare nuclei Lenna, Fabio e Gaussiano e Laplaciano.

Notare che dove non specificato diversamente, questo pacchetto tratta immagini di dimensioni "nCanali x altezza x larghezza".

Lua-torch-nn
Neural Network Package for Torch Framework
Versions of package lua-torch-nn
ReleaseVersionArchitectures
buster0~20171002-g8726825+dfsg-4all
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License: DFSG free
Git

This package provides an easy and modular way to build and train simple or complex neural networks using Torch Framework:

  • Modules are the bricks used to build neural networks. Each are themselves neural networks, but can be combined with other networks using containers to create complex neural networks:

  • Module: abstract class inherited by all modules.

  • Containers: container classes.
  • Transfer functions: non-linear functions.
  • Simple layers: simple network layer like Linear.
  • Table layers: layers for manipulating tables.
  • Convolution layers: several kinds of convolutions.

  • Criterions compute a gradient according to a given loss function given an input and a target:

  • Criterions: a list of all criterions.

  • MSECriterion: the Mean Squared Error criterion used for regression;
  • ClassNLLCriterion: the Negative Log Likelihood criterion used for classification.

  • Additional documentation:

  • Overview of the package essentials including modules, containers and training.

  • Training: how to train a neural network using optim.
  • Testing: how to test your modules.
  • Experimental Modules: a package containing experimental modules and criteria.

This package is a core part of the Torch Framework.

Lua-torch-nngraph
Neural Network Graph Package for Torch Framework
Versions of package lua-torch-nngraph
ReleaseVersionArchitectures
buster0~20170208-g3ed3b9b-3all
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License: DFSG free
Git

This package provides graphical computation for nn library in Torch. The aim of this library is to provide users of nn package with tools to easily create complicated architectures. Any given nn module is going to be bundled into a graph node. The __call__ operator of an instance of nn.Module is used to create architectures as if one is writing function calls.

Lua-torch-optim
Numeric Optimization Package for Torch Framework
Versions of package lua-torch-optim
ReleaseVersionArchitectures
buster0~20171127-ga5ceed7-1all
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License: DFSG free
Git

This package contains several optimization routines and a logger for Torch.

The following algorithms are provided:

  • Stochastic Gradient Descent
  • Averaged Stochastic Gradient Descent
  • L-BFGS
  • Congugate Gradients
  • AdaDelta
  • AdaGrad
  • Adam
  • AdaMax
  • FISTA with backtracking line search
  • Nesterov's Accelerated Gradient method
  • RMSprop
  • Rprop
  • CMAES All these algorithms are designed to support batch optimization as well as stochastic optimization. It's up to the user to construct an objective function that represents the batch, mini-batch, or single sample on which to evaluate the objective.

This package provides also logging and live plotting capabilities via the optim.Logger() function. Live logging is essential to monitor the network accuracy and cost function during training and testing, for spotting under- and over-fitting, for early stopping or just for monitoring the health of the current optimisation task.

Lua-torch-trepl
pacchetto REPL per l'infrastruttura Torch
Versions of package lua-torch-trepl
ReleaseVersionArchitectures
buster0~20170619-ge5e17e3-7amd64,armel,armhf,i386,ppc64el
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License: DFSG free
Git

Un REPL (Read, Eval, Print-Loop) in puro Lua per LuaJIT, con ampia gestione per i tipi di Torch. Usa Readline per il completamento con il tabulatore.

Questo pacchetto contiene file di backend per gestire l'interfaccia a riga di comando "th".

Lua-torch-xlua
pacchetto di estesione per Lua per l'infrastruttura Torch
Versions of package lua-torch-xlua
ReleaseVersionArchitectures
buster0~20160719-g41308fe-7all
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License: DFSG free
Git

Lua è piuttosto compatto in termini di funzionalità incorporate: questo pacchetto estende le librerie table e string e fornisce altri strumenti di uso generale (barra di avanzamento, ...).

Questo pacchetto contiene un insieme di utili estensioni a Lua per l'infrastruttura Torch.

Mcl
algoritmo Cluster di Markov
Versions of package mcl
ReleaseVersionArchitectures
bullseye14-137+ds-4amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
sid14-137+ds-4amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
buster14-137+ds-3amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
stretch14-137-1amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
jessie14-137-1amd64,armel,armhf,i386
wheezy12-068-1amd64,armel,armhf,i386,ia64,kfreebsd-amd64,kfreebsd-i386,mips,mipsel,powerpc,s390,s390x,sparc
squeeze10-148-1amd64,armel,i386,ia64,kfreebsd-amd64,kfreebsd-i386,mips,mipsel,powerpc,s390,sparc
Debtags of package mcl:
fieldmathematics
roleprogram
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License: DFSG free
Git

Il pacchetto MCL è un'implementazione dell'algoritmo MCL, fornisce strumenti per manipolare matrici sparse (le strutture dati essenziali dell'algoritmo MCL) e per eseguire esperimenti su cluster.

MCL viene attualmente utilizzato nelle scienze come la biologia (rilevamento di famiglie proteiche, genomica), informatica (cluster dei nodi in reti peer-to-peer) e linguistica (analisi del testo).

The package is enhanced by the following packages: zoem
Please cite: Stijn van Dongen and Cei Abreu-Goodger: Using MCL to extract clusters from networks. (PubMed,eprint) Methods Mol Biol. 804:281-95 (2012)
Registry entries: Bio.tools 
Octave-ga
codice per ottimizzazione genetica per Octave
Versions of package octave-ga
ReleaseVersionArchitectures
bullseye0.10.1-1all
buster0.10.0-6all
sid0.10.1-1all
squeeze0.9.7-1all
stretch0.10.0-2all
jessie0.10.0-2all
wheezy0.10.0-1all
Debtags of package octave-ga:
devellang:octave, library
roledevel-lib
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License: DFSG free
Git

Questo pacchetto fornisce funzioni per lavorare con algoritmi genetici in Octave, un software di calcolo numerico. Fornisce la funzione ga(), che funziona in modo simile ad altre funzioni di ottimizzazione in Octave.

Questo pacchetto di componenti aggiuntivi di Octave fa parte del progetto Octave-Forge.

Pgapack
pacchetto con algoritmo genetico polivalente
Maintainer: Dirk Eddelbuettel
Versions of package pgapack
ReleaseVersionArchitectures
wheezy1.1.1-3amd64,armel,armhf,i386,ia64,kfreebsd-amd64,kfreebsd-i386,mips,mipsel,powerpc,s390,s390x,sparc
squeeze1.1.1-1amd64,armel,i386,ia64,kfreebsd-amd64,kfreebsd-i386,mips,mipsel,powerpc,s390,sparc
jessie1.1.1-3amd64,armel,armhf,i386
Debtags of package pgapack:
fieldmathematics
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License: DFSG free

PGAPack è un pacchetto con un algoritmo parallelo genetico polivalente, indipendente dalla struttura dei dati sviluppato all'Argonne National Laboratory.

Questo pacchetto contiene file header, pagine di manuale, esempi e test. Per usare pgpack è necessario installare il pacchetto libpgapack-serial (singola CPU) o il pacchetto libpgapack-mpi (parallelo).

Screenshots of package pgapack
Python3-amp
Atomistic Machine-learning Package (python 3)
Versions of package python3-amp
ReleaseVersionArchitectures
bullseye0.6.1-1amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
buster0.6.1-1amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
sid0.6.1-1amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
Popcon: 20 users (1 upd.)*
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License: DFSG free
Git

Amp is an open-source package designed to easily bring machine-learning to atomistic calculations. This project is being developed at Brown University in the School of Engineering, primarily by Andrew Peterson and Alireza Khorshidi, and is released under the GNU General Public License. Amp allows for the modular representation of the potential energy surface, allowing the user to specify or create descriptor and regression methods.

Amp is designed to integrate closely with the Atomic Simulation Environment (ASE). As such, the interface is in pure python, although several compute-heavy parts of the underlying code also have fortran versions to accelerate the calculations. The close integration with ASE means that any calculator that works with ASE ─ including EMT, GPAW, DACAPO, VASP, NWChem, and Gaussian ─ can easily be used as the parent method.

This package provides the python 3 modules.

Python3-genetic
algoritmi genetici in Python
Versions of package python3-genetic
ReleaseVersionArchitectures
sid0.1.1b+git20170527.98255cb-1all
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License: DFSG free
Git

python3-genetic fornisce algoritmi genetici in Python 3, come usati spesso nell'intelligenza artificiale. Dovrebbe essere in grado di risolvere qualsiasi problema che consista nel minimizzare funzioni.

In questo pacchetto sono contenute alcune demo che usano Genetic, incluso un programma impressionantemente semplice che fornisce una soluzione per il rinomato TSP (Travelling Salesman Problem, problema del commesso viaggiatore). Ci si assicuri di leggere demo/genetic_demo_2.py per l'elenco dei geni "magici" speciali che rendono Genetic veramente divertente e... vivo!

Python3-keras
deep learning framework running on Theano or TensorFlow
Versions of package python3-keras
ReleaseVersionArchitectures
bullseye2.2.4-1all
buster2.2.4-1all
sid2.2.4-1all
upstream2.3.1
Popcon: 29 users (22 upd.)*
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License: DFSG free
Git

Keras is a Python library for machine learning based on deep (multi- layered) artificial neural networks (DNN), which follows a minimalistic and modular design with a focus on fast experimentation.

Features of DNNs like neural layers, cost functions, optimizers, initialization schemes, activation functions and regularization schemes are available in Keras a standalone modules which can be plugged together as wanted to create sequence models or more complex architectures. Keras supports convolutions neural networks (CNN, used for image recognition resp. classification) and recurrent neural networks (RNN, suitable for sequence analysis like in natural language processing).

It runs as an abstraction layer on the top of Theano (math expression compiler) by default, which makes it possible to accelerate the computations by using (GP)GPU devices. Alternatively, Keras could run on Google's TensorFlow (not yet available in Debian).

Python3-lasagne
libreria per apprendimento profondo costruita sopra a Theano (moduli Python 3)
Versions of package python3-lasagne
ReleaseVersionArchitectures
stretch0.1+git20160728.8b66737-2all
bullseye0.1+git20181019.a61b76f-2all
sid0.1+git20181019.a61b76f-2all
buster0.1+git20181019.a61b76f-1all
Popcon: 6 users (9 upd.)*
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License: DFSG free
Git

Lasagne è una libreria Python per costruire e addestrare reti neurali artificiali profonde (multi-livello) sopra a Theano (compilatore di espressioni matematiche). In confronto ad altri livelli di astrazione come ad esempio Keras, astrae Theano il meno possibile.

Lasagne gestisce reti come Convolutional Neural Network (CNN, usate principalmente per il riconoscimento di immagini per classificarle) e il tipo Long Short-Term Memory (LSTM, un sottotipo di Recurrent Neural Network, RNN).

Questo pacchetto contiene i moduli per Python 3.

Python3-mdp
toolkit modulare per elaborazione dei dati
Maintainer: Tiziano Zito
Versions of package python3-mdp
ReleaseVersionArchitectures
sid3.5-1all
jessie3.3-2all
wheezy3.3-1all
stretch3.5-1all
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License: DFSG free
Git

Infrastruttura Python per elaborazione di dati per creare software per complesse elaborazioni di dati combinando in pipe e reti algoritmi largamente usati di apprendimento macchina. Gli algoritmi implementati includono: PCA (Principal Component Analysis), ICA (Independent Component Analysis), SFA (Slow Feature Analysis), ISFA (Independent Slow Feature Analysis), GNG (Growing Neural Gas), analisi fattoriale, FDA (Fisher Discriminant Analysis) e classificatori gaussiani.

Questo pacchetto contiene MDP per Python 3.

The package is enhanced by the following packages: python3-sklearn
Python3-opencv
collegamenti Python 3 per la libreria per visione artificiale
Versions of package python3-opencv
ReleaseVersionArchitectures
sid4.1.2+dfsg-5amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
buster3.2.0+dfsg-6amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
bullseye4.1.2+dfsg-5amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
Popcon: 82 users (281 upd.)*
Versions and Archs
License: DFSG free
Git

Questo pacchetto contiene i collegamenti Python 3 per la libreria OpenCV (Open Computer Vision).

La libreria Open Computer Vision è una raccolta di algoritmi e codice d'esempio per vari problemi relativi alla visione artificiale. La libreria è compatibile con IPL (Image Processing Library di Intel) e, se disponibile, può usare IPP (Integrated Performance Primitives di Intel) per ottenere prestazioni migliori.

OpenCV fornisce tipi di dati e operatori portabili di basso livello e un insieme di funzionalità di alto livello per l'acquisizione video, l'elaborazione e l'analisi di immagini, analisi strutturale, analisi del movimento e inseguimento di oggetti, riconoscimento di oggetti, calibrazione di videocamere e ricostruzione 3D.

Please cite: Gary Bradski and Adrian Kaehler: Learning OpenCV: Computer Vision with the OpenCV Library (2008)
Registry entries: SciCrunch  OMICtools 
Python3-sklearn
moduli Python per l'apprendimento automatico e il data mining - Python 3
Versions of package python3-sklearn
ReleaseVersionArchitectures
stretch0.18-5all
bullseye0.20.3+dfsg-0.1all
sid0.20.3+dfsg-0.1all
buster0.20.2+dfsg-6all
upstream0.22rc2.post1
Popcon: 480 users (96 upd.)*
Newer upstream!
License: DFSG free
Git

scikit-learn è una raccolta di moduli Python relativi ad apprendimento automatico/statistico e data mining. Una lista non esaustiva di funzionalità incluse:

  • modelli misti gaussiani,
  • apprendimento tramite varietà,
  • kNN,
  • SVM (tramite LIBSVM).

Questo pacchetto contiene la versione per Python 3.

The package is enhanced by the following packages: python3-sklearn-pandas
Python3-statsmodels
modulo Python 3 per la stima di modelli statistici
Versions of package python3-statsmodels
ReleaseVersionArchitectures
sid0.10.1-5all
buster0.8.0-9all
bullseye0.9.0-6all
upstream0.10.2
Popcon: 19 users (41 upd.)*
Newer upstream!
License: DFSG free
Git

Il modulo Python 3 statsmodels fornisce classi e funzioni per la stima di diverse categorie di modelli statistici. Tra questi attualmente sono inclusi: modelli di regressione lineare, OLS, GLS, WLS e GLS con errori AR(p), modelli lineari generalizzati per diverse famiglie di distribuzione ed M stimatori per modelli lineari robusti. È disponibile un'ampia lista di statistiche dei risultati per ciascun problema di stima.

Please cite: Skipper Seabold and Josef Perktold: Statsmodels: Econometric and statistical modeling with python (eprint) (2010)
Python3-thinc
Practical Machine Learning for NLP in Python
Versions of package python3-thinc
ReleaseVersionArchitectures
buster6.12.1-1amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
sid6.12.1-1amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
bullseye6.12.1-1amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
upstream7.3.1
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License: DFSG free
Git

Thinc is the machine learning library powering spaCy https://spacy.io. It features a battle-tested linear model designed for large sparse learning problems, and a flexible neural network model under development for spaCy v2.0 https://spacy.io/usage/v2.

Thinc is a practical toolkit for implementing models that follow the "Embed, encode, attend, predict" architecture. It's designed to be easy to install, efficient for CPU usage and optimised for NLP and deep learning with text – in particular, hierarchically structured input and variable-length sequences.

R-cran-amore
GNU R: un pacchetto per reti neurali più flessibile
Versions of package r-cran-amore
ReleaseVersionArchitectures
sid0.2-15-3amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
bullseye0.2-15-3amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
wheezy0.2-12-2amd64,armel,armhf,i386,ia64,kfreebsd-amd64,kfreebsd-i386,mips,mipsel,powerpc,s390,s390x,sparc
jessie0.2-15-1amd64,armel,armhf,i386
stretch0.2-15-1amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
squeeze0.2-12-2amd64,armel,i386,ia64,kfreebsd-amd64,kfreebsd-i386,mips,mipsel,powerpc,s390,sparc
buster0.2-15-3amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
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Questo pacchetto è nato per fornire agli utenti R il robusto algoritmo TAO per reti neurali. È cresciuto e può essere interessante per gli utenti che vogliono implementare il proprio algoritmo di addestramento o per quelli le cui esigenze risiedono solamente nello "spazio utente".

R-cran-bayesm
pacchetto GNU R per inferenza bayesiana
Versions of package r-cran-bayesm
ReleaseVersionArchitectures
bullseye3.1-4+dfsg-1amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
sid3.1-4+dfsg-1amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
stretch3.0-2-2amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
squeeze2.2-2-1amd64,armel,i386,ia64,kfreebsd-amd64,kfreebsd-i386,mips,mipsel,powerpc,s390,sparc
wheezy2.2-4-1amd64,armel,armhf,i386,ia64,kfreebsd-amd64,kfreebsd-i386,mips,mipsel,powerpc,s390,s390x,sparc
jessie2.2-5-1amd64,armel,armhf,i386
buster3.1-1-1amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
Debtags of package r-cran-bayesm:
fieldmathematics, statistics
suitegnu
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Il pacchetto bayesm copre molti modelli importanti usati in applicazioni di marketing e micro-econometria. Il pacchetto include:

  • regressione bayesiana (variabili dipendenti mono- o multi-variate);
  • logit multinomiale (MNL) e probit multinomiale (MNP);
  • probit multivariato;
  • misture multivariate di normali;
  • modelli lineari gerarchici con probabilità a priori e covariate normali;
  • logit multinomiale gerarchico con misture di normali come probabilità a priori e covariate;
  • analisi bayesiana di dati per l'analisi congiunta basata sulla scelta;
  • trattamento bayesiano di modelli di variabili strumentali lineari;
  • analisi di dati ordinali multivariati di sondaggi con scale di valori eterogenee (come in Rossi et al, JASA (01)).

Per riferimenti ulteriori, consultare il libro "Bayesian Statistics and Marketing" degli autori: Allenby, McCulloch e Rossi.

R-cran-class
pacchetto GNU R per classificazione
Maintainer: Dirk Eddelbuettel
Versions of package r-cran-class
ReleaseVersionArchitectures
stretch7.3-14-1amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
squeeze7.3-2-2amd64,armel,i386,ia64,kfreebsd-amd64,kfreebsd-i386,mips,mipsel,powerpc,s390,sparc
wheezy7.3-4-1amd64,armel,armhf,i386,ia64,kfreebsd-amd64,kfreebsd-i386,mips,mipsel,powerpc,s390,s390x,sparc
jessie7.3-11-1amd64,armel,armhf,i386
buster7.3-15-1amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
bullseye7.3-15-1amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
sid7.3-15-1amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
Debtags of package r-cran-class:
devellang:r
roleshared-lib
sciencecalculation, modelling
useanalysing
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License: DFSG free
Git

Il pacchetto class fornisce funzioni e insiemi di dati per gestire il capitolo 12 sulle "classificazioni" del libro "Modern Applied Statistics with S" (quarta edizione) di W.N. Venables e B.D. Ripley. Il seguente URL fornisce più dettagli su questo libro: http://www.stats.ox.ac.uk/pub/MASS4

R-cran-cluster
pacchetto GNU R per analisi di cluster di Rousseeuw et al.
Maintainer: Dirk Eddelbuettel
Versions of package r-cran-cluster
ReleaseVersionArchitectures
sid2.1.0-2amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
squeeze1.13.1-1amd64,armel,i386,ia64,kfreebsd-amd64,kfreebsd-i386,mips,mipsel,powerpc,s390,sparc
wheezy1.14.2-1amd64,armel,armhf,i386,ia64,kfreebsd-amd64,kfreebsd-i386,mips,mipsel,powerpc,s390,s390x,sparc
jessie1.15.3-1amd64,armel,armhf,i386
stretch2.0.5-1amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
buster2.0.7-1-1amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
bullseye2.1.0-2amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
Debtags of package r-cran-cluster:
devellang:r, library
fieldstatistics
roleapp-data
suitegnu
Popcon: 762 users (421 upd.)*
Versions and Archs
License: DFSG free
Git

Questo pacchetto fornisce funzioni e insiemi di dati per l'analisi di cluster, originariamente scritti da Peter Rousseeuw, Anja Struyf e Mia Hubert.

Questo pacchetto fa parte dell'insieme di pacchetti "raccomandati" da R Core e forniti con i rilasci originali dei sorgenti di R stesso.

R-cran-gbm
GNU R package providing Generalized Boosted Regression Models
Versions of package r-cran-gbm
ReleaseVersionArchitectures
jessie2.1-1amd64,armel,armhf,i386
stretch2.1.1-1amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
buster2.1.5-1amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
sid2.1.5-1amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
bullseye2.1.5-1amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
Popcon: 23 users (7 upd.)*
Versions and Archs
License: DFSG free
Git

This package implements extensions to Freund and Schapire's AdaBoost algorithm and Friedman's gradient boosting machine. Includes regression methods for least squares, absolute loss, t-distribution loss, quantile regression, logistic, multinomial logistic, Poisson, Cox proportional hazards partial likelihood, AdaBoost exponential loss, Huberized hinge loss, and Learning to Rank measures (LambdaMart).

R-cran-mass
pacchetto GNU R per MASS di Venables e Ripley
Maintainer: Dirk Eddelbuettel
Versions of package r-cran-mass
ReleaseVersionArchitectures
buster7.3-51.1-1amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
sid7.3-51.4-2amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
bullseye7.3-51.4-2amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
squeeze7.3-7-1amd64,armel,i386,ia64,kfreebsd-amd64,kfreebsd-i386,mips,mipsel,powerpc,s390,sparc
wheezy7.3-19-1amd64,armel,armhf,i386,ia64,kfreebsd-amd64,kfreebsd-i386,mips,mipsel,powerpc,s390,s390x,sparc
jessie7.3-34-1amd64,armel,armhf,i386
stretch7.3-45-1amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
Debtags of package r-cran-mass:
devellang:r
fieldstatistics
suitegnu
Popcon: 1049 users (505 upd.)*
Versions and Archs
License: DFSG free
Git

Il pacchetto MASS fornisce funzioni e insiemi di dati per gestire quanto illustrato nel libro "Modern Applied Statistics with S" (4° edizione) di W.N. Venables e B.D. Ripley. L'URL seguente fornisce ulteriori dettagli sul libro: URL: http://www.stats.ox.ac.uk/pub/MASS4

The package is enhanced by the following packages: r-cran-pscl
R-cran-mcmcpack
funzioni R per stima di modelli con catene di Markov Monte Carlo
Versions of package r-cran-mcmcpack
ReleaseVersionArchitectures
wheezy1.2-3-1amd64,armel,armhf,i386,ia64,kfreebsd-amd64,kfreebsd-i386,mips,mipsel,powerpc,s390,s390x,sparc
sid1.4-5-1amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
bullseye1.4-5-1amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
buster1.4-4-1amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
squeeze1.0-7-1amd64,armel,i386,ia64,kfreebsd-amd64,kfreebsd-i386,mips,mipsel,powerpc,s390,sparc
jessie1.3-3-1amd64,armel,armhf,i386
stretch1.3-8-1amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
Debtags of package r-cran-mcmcpack:
devellang:r, library
fieldstatistics
roleapp-data
suitegnu
Popcon: 43 users (6 upd.)*
Versions and Archs
License: DFSG free
Git

Questo è un insieme di funzioni per GNU R che implementa vari modelli statistici ed econometrici usando le stime delle catene di Markov Monte Carlo (MCMC) che permettono di "risolvere" modelli che altrimenti non sarebbero trattabili con altre tecniche tradizionali, in particolare i problemi di statistica bayesiana (dove una o più probabilità a priori sono usate come parte della procedura di stima, invece di assumere l'ignoranza rispetto alle stime dei punti "reali"), benché il metodo MCMC può anche essere usato per risolvere problemi di statistica di frequenze con probabilità a priori non informative. Le tecniche MCMC sono preferibili anche rispetto alle stime dirette quando ci sono dati mancanti.

Attualmente sono implementati diverse funzioni di inferenza ecologica (EI) (per stimare attributi o comportamenti a livello di individuo a partire da dati aggregati, come risultati elettorali o di censimenti), così come modelli per panel lineari tradizionali e dati da campioni trasversali, alcune funzionalità di visualizzazione per diagnostica di EI, modelli di teoria di risposta agli item a due item (o stima di punto ideale), analisi fattoriale a risposta metrica, ordinale e mista e modelli per regressione gaussiana (lineare) e di Poisson, regressione logistica (o logit) e modelli probit a risposta ordinale e binaria.

I pacchetti suggeriti (r-cran-bayesm, -eco e -mnp) contengono modelli aggiuntivi che possono anch'essi essere utili per coloro che sono interessati a questo pacchetto.

The package is enhanced by the following packages: r-cran-mcmc r-cran-mnp
R-cran-metrics
GNU R evaluation metrics for machine learning
Versions of package r-cran-metrics
ReleaseVersionArchitectures
buster0.1.4-1all
sid0.1.4-1all
bullseye0.1.4-1all
Popcon: 14 users (5 upd.)*
Versions and Archs
License: DFSG free
Git

An implementation of evaluation metrics in R that are commonly used in supervised machine learning. It implements metrics for regression, time series, binary classification, classification, and information retrieval problems. It has zero dependencies and a consistent, simple interface for all functions.

R-cran-mlbench
problemi per benchmark di apprendimento macchina per GNU R
Versions of package r-cran-mlbench
ReleaseVersionArchitectures
bullseye2.1-1-3amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
buster2.1-1-3amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
stretch2.1-1-1amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
sid2.1-1-3amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
Popcon: 45 users (14 upd.)*
Versions and Archs
License: DFSG free
Git

Questo pacchetto per GNU R fornisce una raccolta di problemi artificiali e reali per il benchmark dell'apprendimento macchina, inclusi, ad esempio, diversi insiemi di dati dal repository UCI.

R-cran-mlr
Machine learning in GNU R
Versions of package r-cran-mlr
ReleaseVersionArchitectures
sid2.16.0-1amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
buster2.13-1amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
bullseye2.16.0-1amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
Popcon: 15 users (15 upd.)*
Versions and Archs
License: DFSG free
Git

Interface to a large number of classification and regression techniques, including machine-readable parameter descriptions. There is also an experimental extension for survival analysis, clustering and general, example-specific cost-sensitive learning. Generic resampling, including cross-validation, bootstrapping and subsampling. Hyperparameter tuning with modern optimization techniques, for single- and multi-objective problems. Filter and wrapper methods for feature selection. Extension of basic learners with additional operations common in machine learning, also allowing for easy nested resampling. Most operations can be parallelized.

R-cran-mnp
pacchetto GNU R per fit di modelli MNP (multinomial probit)
Versions of package r-cran-mnp
ReleaseVersionArchitectures
buster3.1-0-2amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
bullseye3.1-0-2amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
sid3.1-0-2amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
stretch2.6-4-1amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
jessie2.6-4-1amd64,armel,armhf,i386
wheezy2.6-2-1amd64,armel,armhf,i386,ia64,kfreebsd-amd64,kfreebsd-i386,mips,mipsel,powerpc,s390,s390x,sparc
squeeze2.6-1-2amd64,armel,i386,ia64,kfreebsd-amd64,kfreebsd-i386,mips,mipsel,powerpc,s390,sparc
Debtags of package r-cran-mnp:
devellang:r, library
fieldstatistics
roleapp-data
suitegnu
Popcon: 33 users (3 upd.)*
Versions and Archs
License: DFSG free
Git

MNP è un pacchetto R che fa il fit di modelli bayesiani MNP (multinomial probit) con metodo Monte Carlo per catene di Markov (MCMC). Insieme al modello standard multinomial probit, può anche fare il fit di modelli con diversi insiemi di scelte per ciascuna osservazione e ordinamento completo * parziale di tutte le alternative disponibili. La stima è basata sull'algoritmo efficiente per data augmentation dei dati marginali sviluppato da Imai e van Dyk (2004).

R-cran-msm
modelli multistato di Markov e di Markov nascosti in tempo continuo per GNU R
Versions of package r-cran-msm
ReleaseVersionArchitectures
wheezy1.1-1amd64,armel,armhf,i386,ia64,kfreebsd-amd64,kfreebsd-i386,mips,mipsel,powerpc,s390,s390x,sparc
jessie1.4-2amd64,armel,armhf,i386
bullseye1.6.7-1amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
sid1.6.7-1amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
stretch1.6.4-1amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
buster1.6.6-2amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
squeeze0.9.7-1amd64,armel,i386,ia64,kfreebsd-amd64,kfreebsd-i386,mips,mipsel,powerpc,s390,sparc
Debtags of package r-cran-msm:
interfacecommandline
roleprogram
Popcon: 38 users (8 upd.)*
Versions and Archs
License: DFSG free
Git

Funzioni per il fitting di modelli generici multi-stato di Markov e di Markov nascosti in tempo continuo a dati longitudinali. Sia le probabilità di transizione tra gli stati markoviani sia il processo di output del modello di Markov nascosto possono essere modellati in termini di covariate. Sono gestiti svariati schemi di osservazione, inclusi processi osservati ad intervalli arbitrari, processi osservati completamente e stati censurati.

Please cite: Christopher H. Jackson: Multi-State Models for Panel Data: The msm Package for R. Journal of Statistical Software 38(8):1-29 (2011)
R-cran-tgp
modelli bayesiani di processi gaussiani ad albero per GNU R
Versions of package r-cran-tgp
ReleaseVersionArchitectures
bullseye2.4-14-4amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
jessie2.4-9-1amd64,armel,armhf,i386
stretch2.4-14-2amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
buster2.4-14-4amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
sid2.4-14-4amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
Popcon: 20 users (5 upd.)*
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License: DFSG free
Git

Regressione e disegni sperimentali bayesiani non stazionari, semiparametrici non lineari con processi gaussiani (GP) con salti a LLM (Limiting Linear Model). I casi speciali implementati includono anche i modelli lineari bayesiani, CART, modelli lineari ad albero, GP stazionari separabili e isotropici e modelli GP a indice singolo. Fornisce funzioni di tracciamento grafi a 1 e 2 dimensioni (con capacità di proiezione e suddivisione) e disegno di albero, progettati per la visualizzazione dell'output di tgp-class. Sono gestiti modelli di analisi della sensibilità e modelli multi-risoluzione. Sono fornite anche funzioni per disegno sperimentale sequenziale e campionamento adattivo, inclusi ALM, ALC e miglioramento atteso. Quest'ultimo gestisce ottimizzazioni senza derivate di funzioni black-box con rumore.

Root-system
metapacchetto per installare tutti i pacchetti ROOT
Versions of package root-system
ReleaseVersionArchitectures
wheezy5.34.00-2all
jessie5.34.19+dfsg-1.2all
Debtags of package root-system:
fieldphysics
Popcon: 0 users (0 upd.)*
Versions and Archs
License: DFSG free
Git

Il sistema ROOT fornisce un insieme di infrastrutture OO con tutte le funzionalità necessarie per gestire ed analizzare in modo efficiente una grande mole di dati.

Definiti i dati come un insieme di oggetti, vengono utilizzati metodi di memorizzazione specializzati per ottenere accesso diretto ai singoli attributi degli oggetti selezionati senza dover toccare tutto l'insieme dei dati. Sono inclusi metodi per disegnare istogrammi in 1, 2 e 3 dimensioni, approssimare curve, valutare funzioni, minimizzazioni, grafici e classi di visualizzazione le quali permettono di approntare facilmente un sistema di analisi che può interrogare ed elaborare i dati interattivamente o in modalità non interattiva.

Grazie all'interprete integrato CINT C++, il linguaggio dei comandi, il linguaggio degli script o delle macro ed il linguaggio di programmazione sono tutti C++. Eliminando il tempo necessario per la compilazione ed il link, l'interprete permette la prototipazione veloce delle macro. Fornisce anche un buon ambiente per l'apprendimento del C++. Se si necessita di maggiori prestazioni, le macro sviluppate interattivamente possono essere compilate utilizzando un compilatore C++.

Il sistema è stato progettato in modo che, su macchine MPP, su cluster di workstation o su PC ad alte prestazioni, possa interrogare le proprie basi di dati in parallelo. ROOT è un sistema aperto che può essere esteso dinamicamente tramite link a librerie esterne. Questo rende ROOT una piattaforma di spicco su cui sviluppare sistemi di acquisizione, simulazione ed analisi di dati.

Questo è un metapacchetto per assicurare l'installazione in un sistema di tutti i possibili pacchetti ROOT.

Scilab-ann
modulo Scilab per reti neurali artificiali
Versions of package scilab-ann
ReleaseVersionArchitectures
jessie0.4.2.4-1all
stretch0.4.2.4-1all
squeeze0.4.2.3-3all
sid0.4.2.4-1all
wheezy0.4.2.4-1all
Debtags of package scilab-ann:
devellibrary
roledevel-lib, shared-lib
Popcon: 6 users (0 upd.)*
Versions and Archs
License: DFSG free
Svn

Questo modulo implementa funzionalità per reti neurali artificiali nel linguaggio Scilab. Le caratteristiche attuali sono:

  • attualmente sono gestite direttamente solo le reti neurali feedforward (per le altre si usino gli "hooks" forniti);
  • numero illimitato di strati;
  • numero illimitato di neuroni per ogni strato separatamente;
  • funzione di attivazione definita dall'utente (logistica in modo predefinito);
  • funzione di errore definita dall'utente (SSE in modo predefinito);
  • algoritmi implementati fino ad ora:
  • standard (vanilla) con o senza bias, on-line o batch;
  • momento con o senza bias, on-line o batch;
  • SuperSAB con o senza bias, on-line o batch;
  • gradienti coniugati;
  • calcolo dello jacobiano;
  • calcolo del risultato della moltiplicazione del "vettore" per la matrice hessiana;
  • alcune funzioni ausiliarie.
Torch-core-free
Scientific Computing Framework For Luajit (Core Components)
Versions of package torch-core-free
ReleaseVersionArchitectures
buster20171127amd64,armel,armhf,ppc64el
Popcon: 0 users (0 upd.)*
Versions and Archs
License: DFSG free
Git

Torch is a scientific computing framework with wide support for machine learning algorithms that puts GPUs first. It is easy to use and efficient, thanks to an easy and fast scripting language, LuaJIT, and an underlying C/CUDA implementation.

A summary of core features:

  • a powerful N-dimensional array
  • lots of routines for indexing, slicing, transposing, ...
  • amazing interface to C, via LuaJIT
  • linear algebra routines
  • neural network, and energy-based models
  • numeric optimization routines
  • Fast and efficient GPU support
  • Embeddable, with ports to iOS, Android and FPGA backends

The goal of Torch is to have maximum flexibility and speed in building your scientific algorithms while making the process extremely simple. Torch comes with a large ecosystem of community-driven packages in machine learning, computer vision, signal processing, parallel processing, image, video, audio and networking among others, and builds on top of the Lua community.

At the heart of Torch are the popular neural network and optimization libraries which are simple to use, while having maximum flexibility in implementing complex neural network topologies. You can build arbitrary graphs of neural networks, and parallelize them over CPUs and GPUs in an efficient manner.

This package is a metapackage, which pulls the following core and free modules for you: cwrap, paths, sys, xlua, torch7, nn, graph, nngraph, optim, sundown, dok, trepl, image.

Note that cutorch (CUDA backend for torch) and cunn (CUDA backend for neural network) are not present in this metapacakge - they will be shipped in the torch-core-contrib metapackage in the future.

Toulbar2
ottimizzazione combinatoriale esatta per modelli grafici
Versions of package toulbar2
ReleaseVersionArchitectures
bullseye1.0.0+dfsg3-2amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
sid1.0.0+dfsg3-2amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
buster1.0.0+dfsg3-2amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
Popcon: 7 users (4 upd.)*
Versions and Archs
License: DFSG free
Git

Toulbar2 è uno strumento per ottimizzazione discreta esatta per modelli grafici come reti di funzioni di costo, campi casuali di Markov, problemi di soddisfazione di vincoli pesati e reti bayesiane.

Vowpal-wabbit
algoritmo veloce e scalabile per apprendimento automatico online
Maintainer: Yaroslav Halchenko
Versions of package vowpal-wabbit
ReleaseVersionArchitectures
jessie7.3-1.1amd64,armel,armhf,i386
wheezy6.1-1amd64,armel,armhf,i386,ia64,kfreebsd-amd64,kfreebsd-i386,mips,mipsel,powerpc,s390,s390x,sparc
sid8.6.1.dfsg1-1amd64,i386
sid7.3-1.1arm64,armel,armhf,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
squeeze4.1+20100420-1amd64,armel,i386,ia64,kfreebsd-amd64,kfreebsd-i386,mips,powerpc,s390
upstream8.8.0
Debtags of package vowpal-wabbit:
interfacecommandline
roleprogram
scopeutility
Popcon: 3 users (0 upd.)*
Newer upstream!
License: DFSG free
Git

Vowpal Wabbit è un veloce algoritmo per apprendimento automatico online. Il nucleo centrale dell'algoritmo è un gradiente di discesa (GD) specialistico su una funzione di perdita (ne sono disponibili diverse). Caratteristiche di VW:

  • specifica dei dati di input flessibile;
  • apprendimento veloce;
  • scalabilità (impatto sulla memoria con limiti, adatto per elaborazioni distribuite);
  • accoppiamento di caratteristiche.
Screenshots of package vowpal-wabbit
Weka
algoritmi di apprendimento automatico per lavori di data mining
Versions of package weka
ReleaseVersionArchitectures
buster3.6.14-1all
wheezy3.6.6-1all
stretch3.6.14-1all
squeeze3.6.0-3all
jessie3.6.11-1all
sid3.6.14-1all
bullseye3.6.14-1all
upstream3.8.3
Debtags of package weka:
fieldstatistics
interfacecommandline, x11
roleprogram
sciencecalculation
scopeutility
useanalysing, calculating
works-withdb, text
x11application
Popcon: 49 users (26 upd.)*
Newer upstream!
License: DFSG free
Git

Weka è una collezione di algoritmi di apprendimento automatico (machine learning) scritto in Java che può essere usato sia dalla riga di comando sia dal proprio codice Java. Weka è ideale per lo sviluppo di nuovi schemi di apprendimento automatico.

Gli schemi implementati comprendono alberi di decisione indotti, regole di apprendimento, modelli generatori di alberi, support vector machines, regressioni localmente pesate, apprendimento basato sulle istanze, bagging, boosting e stacking. Include inoltre metodi di clustering e uno strumento di apprendimento di regole associative. Oltre agli schemi di apprendimento veri e propri, Weka contiene una grande varietà di strumenti che possono essere utilizzati per pre-processare insiemi di dati.

Questo pacchetto contiene i binari e gli esempi.

Other screenshots of package weka
VersionURL
3.6.6-1https://screenshots.debian.net/screenshots/000/010/528/large.png
Screenshots of package weka
Yap
High-performance Prolog System
Maintainer: Ralf Treinen
Versions of package yap
ReleaseVersionArchitectures
stretch6.2.2-6amd64,arm64,armel,armhf,i386
squeeze5.1.3-4amd64,armel,i386,powerpc,s390
wheezy5.1.3-6amd64,armel,armhf,i386,powerpc,s390
jessie6.2.2-2amd64,armel,armhf,i386
sid6.2.2-6amd64,arm64,armel,armhf,i386
Debtags of package yap:
develcompiler, interpreter, lang:prolog
roleprogram
Popcon: 15 users (0 upd.)*
Versions and Archs
License: DFSG free
Git

High-performance Prolog compiler developed at LIACC/Universidade do Porto and at COPPE Sistemas/UFRJ. The YAP Prolog engine is based in the Warren Abstract Machine, with several optimizations for better performance. YAP follows the Edinburgh tradition, and is largely compatible with the ISO-Prolog standard and with Quintus and SICStus Prolog.

YAP features a constraint solver over real numbers, and support for constraint handling rules (CHR).

Official Debian packages with lower relevance

Ask
kit per campionamento adattivo per spazi sperimentali grandi
Versions of package ask
ReleaseVersionArchitectures
jessie1.0.1-2all
sid1.1.1-3all
bullseye1.1.1-3all
buster1.1.1-3all
stretch1.1.1-1all
Popcon: 1 users (0 upd.)*
Versions and Archs
License: DFSG free
Git

ASK (Adaptive Sampling Kit) è un toolkit per campionare grandi spazi sperimentali. Quando lo spazio è piccolo, la risposta può essere misurata per ogni punto nello spazio. Quando lo spazio è grande, fare una misurazione esaustiva non è possibile in termine di tempi di esecuzione o semplicemente non è pratico. ASK cerca di trovare buone approssimazioni della risposta campionando solo una piccola frazione dello spazio. ASK ha diversi algoritmi con apprendimento attivo per dare priorità all'esplorazione delle parti interessanti dello spazio sperimentale.

Other screenshots of package ask
VersionURL
1.1.1-1https://screenshots.debian.net/screenshots/000/015/157/large.png
Screenshots of package ask
Libacovea-dev
library for analyzing compiler options via evolutionary algorithms
Maintainer: Al Stone
Versions of package libacovea-dev
ReleaseVersionArchitectures
squeeze5.1.1-2amd64,armel,i386,ia64,kfreebsd-amd64,kfreebsd-i386,mips,mipsel,powerpc,s390,sparc
Debtags of package libacovea-dev:
roledevel-lib
Popcon: 0 users (0 upd.)*
Versions and Archs
License: DFSG free

The ACOVEA (Analysis of Compiler Options via Evolutionary Algorithm) library that implements a genetic algorithm to find the "best" options for compiling programs with the GNU Compiler Collection (GCC) C and C++ compilers. "Best," in this context, is defined as those options that produce the fastest executable program from a given source code.

libacovea is part of a C++ framework that can be extended to test other programming languages and non-GCC compilers.

This package contains the development files for libacovea.

Libdlib-dev
C++ toolkit for machine learning and computer vision - development
Versions of package libdlib-dev
ReleaseVersionArchitectures
buster19.10-3amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
sid19.10-3amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
stretch18.18-2amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
bullseye19.10-3amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
upstream19.18
Popcon: 6 users (2 upd.)*
Newer upstream!
License: DFSG free
Git

Dlib is a general purpose cross-platform open source software library written in the C++ programming language. It now contains software components for dealing with networking, threads, graphical interfaces, complex data structures, linear algebra, statistical machine learning, image processing, data mining, XML and text parsing, numerical optimization, Bayesian networks, and numerous other tasks.

This package contains the development headers.

Libfclib-dev
read and write problems from the Friction Contact Library (headers)
Versions of package libfclib-dev
ReleaseVersionArchitectures
buster3.0.0+dfsg-2amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
sid3.0.0+dfsg-2amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
bullseye3.0.0+dfsg-2amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
Popcon: 1 users (0 upd.)*
Versions and Archs
License: DFSG free
Git

fclib is an open source collection of Frictional Contact (FC) problems stored in a specific HDF5 format, and an open source light implementation of Input/Output functions in C Language to read and write problems.

The goal of this work is to set up a collection of 2D and 3D Frictional Contact (FC) problems in order to set up a list of benchmarks; provide a standard framework for testing available and new algorithms; and share common formulations of problems in order to exchange data.

Fclib is an open-source scientific software primarily targeted at modeling and simulating nonsmooth dynamical systems

This package includes the libfclib development headers.

Libmkldnn-dev
Intel Math Kernel Library for Deep Neural Networks (dev)
Versions of package libmkldnn-dev
ReleaseVersionArchitectures
buster0.17.4-1amd64
sid1.1.1-1amd64
bullseye1.1.1-1amd64
Popcon: 1 users (3 upd.)*
Versions and Archs
License: DFSG free
Git

Intel(R) Math Kernel Library for Deep Neural Networks (Intel(R) MKL-DNN) is an open source performance library for deep learning applications. The library accelerates deep learning applications and framework on Intel(R) architecture. Intel(R) MKL-DNN contains vectorized and threaded building blocks which you can use to implement deep neural networks (DNN) with C and C++ interfaces.

DNN functionality optimized for Intel architecture is also included in Intel(R) Math Kernel Library (Intel(R) MKL). API in this implementation is not compatible with Intel MKL-DNN and does not include certain new and experimental features.

This package contains the header files, and symbol links to the shared object.

Libxsmm-dev
Matrix operations and deep learning primitives (development files)
Versions of package libxsmm-dev
ReleaseVersionArchitectures
sid1.9-1amd64
Popcon: 0 users (0 upd.)*
Versions and Archs
License: DFSG free
Git

LIBXSMM is a library targeting Intel Architecture for specialized dense and sparse matrix operations, and deep learning primitives.

This package contains the static libraries and header files.

Python3-hdmedians
high-dimensional medians in Python3
Versions of package python3-hdmedians
ReleaseVersionArchitectures
sid0.13~git20171027.8e0e9e3-1amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
buster0.13~git20171027.8e0e9e3-1amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
bullseye0.13~git20171027.8e0e9e3-1amd64,arm64,armel,armhf,i386,mips64el,mipsel,ppc64el,s390x
Popcon: 1 users (8 upd.)*
Versions and Archs
License: DFSG free
Git

Various definitions for a high-dimensional median exist and this Python package provides a number of fast implementations of these definitions. Medians are extremely useful due to their high breakdown point (up to 50% contamination) and have a number of nice applications in machine learning, computer vision, and high-dimensional statistics.

This package currently has implementations of medoid and geometric median with support for missing data using NaN.

Science-numericalcomputation
pacchetti Debian Science per il calcolo numerico
Versions of package science-numericalcomputation
ReleaseVersionArchitectures
bullseye1.11all
sid1.11all
squeeze0.12all
jessie1.4all
stretch1.7all
buster1.10all
wheezy1.0all
Debtags of package science-numericalcomputation:
devellang:lisp
rolemetapackage, shared-lib
Popcon: 14 users (2 upd.)*
Versions and Archs
License: DFSG free
Git

Questo pacchetto installa i pacchetti Debian Science utili per il calcolo numerico. Il pacchetto fornisce un sistema di calcolo orientato ai vettori e di visualizzazione per il calcolo scientifico e l'analisi dei dati. Questi pacchetti sono simili ai sistemi commerciali come Matlab e IDL.

Science-statistics
pacchetti Debian Science per la statistica
Versions of package science-statistics
ReleaseVersionArchitectures
jessie1.4all
sid1.11all
stretch1.7all
squeeze0.12all
wheezy1.0all
bullseye1.11all
buster1.10all
Debtags of package science-statistics:
rolemetapackage
suitedebian
Popcon: 15 users (3 upd.)*
Versions and Archs
License: DFSG free
Git

Questo metapacchetto fa parte del Debian Pure Blend "Debian Science" e installa pacchetti relativi alla statistica. Questa è un'attività generica che può essere utile per qualsiasi lavoro scientifico. Dipende da moltissimi pacchetti R, oltre che da alcuni altri strumenti che sono utili per fare statistiche. Inoltre è suggerita l'attività Debian Science per la matematica per installare, in modo opzionale, tutto il software relativo alla matematica.

Science-typesetting
pacchetti Debian Science per la composizione tipografica
Versions of package science-typesetting
ReleaseVersionArchitectures
buster1.10all
squeeze0.12all
wheezy1.0all
jessie1.4all
stretch1.7all
bullseye1.11all
sid1.11all
Debtags of package science-typesetting:
rolemetapackage
suitedebian
Popcon: 8 users (2 upd.)*
Versions and Archs
License: DFSG free
Git

Questo metapacchetto installa i pacchetti Debian Science relativi alla composizione tipografica. Chi installa questo pacchetto potrebbe essere interessato al debtag use::typesetting.

Debian packages in contrib or non-free

Caffe-cuda
Fast, open framework for Deep Learning (Meta)
Versions of package caffe-cuda
ReleaseVersionArchitectures
stretch1.0.0~rc4-1 (contrib)amd64
buster1.0.0+git20180821.99bd997-2 (contrib)amd64
Popcon: 0 users (0 upd.)*
Versions and Archs
License: DFSG free, but needs non-free components
Git

Caffe is a deep learning framework made with expression, speed, and modularity in mind. It is developed by the Berkeley AI Research Lab (BAIR) and community contributors.

This metapackage pulls CUDA version of caffe:

  • caffe-tools-cuda
  • libcaffe-cuda*
  • python3-caffe-cuda And suggests these packages:

  • libcaffe-cuda-dev

  • caffe-doc

Note, this CUDA version cannot co-exist with the CPU_ONLY version.

Please cite: Yangqing Jia, Evan Shelhamer, Jeff Donahue, Sergey Karayev, Jonathan Long, Ross Girshick, Sergio Guadarrama and Trevor Darrell: Caffe: Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding. (eprint) arXiv preprint arXiv:1408.5093 (2014)

Packaging has started and developers might try the packaging code in VCS

Spacy
Industrial-strength Natural Language Processing (NLP)
Versions of package spacy
ReleaseVersionArchitectures
VCS2.0.17-1all
Versions and Archs
License: MIT
Debian package not available
Git
Version: 2.0.17-1

spaCy is a library for advanced Natural Language Processing in Python and Cython. It’s built on the very latest research, and was designed from day one to be used in real products. spaCy comes with pre-trained statistical models and word vectors, and currently supports tokenization for 30+ languages. It features the fastest syntactic parser in the world, convolutional neural network models for tagging, parsing and named entity recognition and easy deep learning integration.

Unofficial packages built by somebody else

Python3-orange
Data mining framework
Responsible: Mitar
License: GPLv3

Orange is a component-based data mining software. It includes a range of data visualization, exploration, preprocessing and modeling techniques. It can be used through a nice and intuitive user interface or, for more advanced users, as a module for Python programming language.

No known packages available but some record of interest (WNPP bug)

Flann - wnpp
Fast Library for Approximate Nearest Neighbors
License: BSD
Debian package not available
Language: C++

FLANN is a library for performing fast approximate nearest neighbor searches in high dimensional spaces. It contains a collection of algorithms we found to work best for nearest neighbor search and a system for automatically choosing the best algorithm and optimum parameters depending on the dataset.

Pybrain - wnpp
Modular Machine Learning Library
License: BSD
Debian package not available
Language: Python

PyBrain is a modular machine learning library for Python. Its goal is to offer flexible, easy-to-use yet still powerful algorithms for Machine Learning Tasks and a variety of predefined environments to test and compare your algorithms.

PyBrain currently features algorithms for Supervised Learning, Unsupervised Learning, Reinforcment Learning and Black-box Optimization.

*Popularitycontest results: number of people who use this package regularly (number of people who upgraded this package recently) out of 202987