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minepy ノンパラ メトリックの最大の情報探索の ANSI C ライブラリ （Python と MATLAB/オクターブのラッパー) を提供しています （マイクと私の家族）。minepy が含まれています: *、ANSI C のコア API、*、C++ インターフェイス * Cython で書かれた効率的な Python API * 効率的な MATLAB/オクターブの API は、* MINE.jar (http://www.exploredata.net/Downloads/MINE-Application) と同様のコマンド ライン アプリケーション。minepy はマルチプラット フォーム （Linux、Mac OS X と Windows Xp、Vista および 7) Python 2 と 3 で動作し、GNU General Public License バージョン 3 の下で分散オープン ソースです。

mlpy 機械 GSL の !NumPy/!SciPy の上に建てられた学習用 Python モジュールです。mlpy では、高度な機能、分類、回帰、クラスタ リング、機能の選択の豊かなワークフローのデザイン コードの数行を可能にするクラスを提供しています。mlpy はフリー ソフトウェアです。それを再配布または GNU 一般公有使用許諾書バージョン 3 の条件を変更することができます。mlpy は利用可能な Python の両方目 = 2.6 と Python 3.X。

SWP 主のフラクタル解析とその他統計セットのプロパティのような分離の加重ポイントのセットを操作するスクリプト言語です。もともと宇宙のフラクタルのような大規模な銀河分布のフラクタル性を探索するツールとしてスタートしました。任意の類似のセットのいずれか使用できます。

2 次元分布データ密度が表示されます。データ密度を視覚的に示す問題は数学的によく定義されたではないといくつかの方法があります。プログラムは各時点で、無限大に行くポイントを防ぐために汚れ係数と密度を計算する相互 2乗距離の合計を使用します。汚れ係数もクラスタ リングの量を制御します。カラー出力のいくつかのオプションがあります。入力は、csv (コンマ区切り値) ファイルを介しています。今 Linux の素敵な GUI があります。

このプロジェクト (CvHMM) の離散隠れマルコフ モデル (OpenCV に基づく HMM) の実装です。それは理解し、やすく使いやすいです。Zip ファイルには実装の 1 つ main.cpp ファイルどのように作品のデモを 1 つのヘッダーが含まれています。あなたのプロジェクトに役になればと願っています。

メイン アプリケーションは 2 つあります: 最初データに変換する遺伝子型 SNP ポロンポロンと鳴るマッハ、IMPUTE、BIMBBAM、ビーグル犬のようなさまざまな補完ツールの形式に第二に帰属データ ポロンポロンと鳴る、HAPLOVIEW、EIGENSOFT、SNPTEST のような別のファイル形式に変換します。読み取り可能なファイル形式: ポロンポロンと鳴る血統 (ped と地図)、ポロンポロンと鳴る-生ポロンポロンと鳴る用量、マッハ、マッキントッシュ、転嫁、ビーグル、snptest、bimbam。同様に出力の帰属のすべての種類も受け入れられます。FcGENE によって生成することができます形式: ポロンポロンと鳴る-血統、ポロンポロンと鳴る生ポロンポロンと鳴る用量、マッハ入力、マッキントッシュ入力、転嫁入力ビーグル入力、bimbam 入力、HAPLOVIEW 入力、EIGENSOFT 入力します。さらなる応用: - 必要な補完コマンドのコマンド補完の他のツールのテンプレートを取得する - MAF、むらさき & 速度に応じて品質管理。キーワード： 遺伝子変換、遺伝子型の形式の変換、補完出力、ポロンポロンと鳴る、IMPUTE、マッハ、マッキントッシュ、HAPLOVIEW、ビーグル、BIMBAM、EIGENSOFT。