多核学习scikit兼容包
MKLp的Python项目详细描述
mklpy是一个多核学习（mkl）框架，灵感来自[scikit learn]（http://scikit-learn.org/stable）项目。
此包包含： *一些mkl算法的实现，如easymkl； *操作内核的工具，如规范化、定心、求和、平均值…； *度量，如核对齐、最小包围球半径、类间裕度、谱比等； *核函数，包括布尔核（析取、连接、dnf、cnf）和字符串核（谱、固定长度和所有子序列）。
“examples”文件夹包含有用的代码片段。
安装
mklpy也可以在pypi上使用： `sh pip install MKLpy `
要正常工作，mklpy需要：
示例
文件夹examples包含几个脚本和代码片段，以显示mklpy的潜力。这些例子展示了如何训练分类器、如何处理数据以及如何使用内核函数。 目前，我们正在为一个完整的文件工作。
进行中的工作
mklpy正在开发中！我们正在努力整合几个功能，包括： *进一步的mkl算法，如gram、memo和simplemkl； *结构化数据的更多内核； *核的增量生成器； *[tensorflow]（https://www.tensorflow.org/）作为后端！
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