arXiv 2005.118902020-05stat.MLcs.LGstat.CO

mvlearn：Python中的多视图机器学习

mvlearn: Multiview Machine Learning in Python

Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学）；Université Paris-Saclay（巴黎萨克雷大学）；Inria（法国国家信息与自动化研究所）；University of Washington（华盛顿大学）；CNRS（法国国家科学研究中心）；École Normale Supérieure（巴黎高等师范学院）；PSL University（巴黎文理研究大学）；Columbia University（哥伦比亚大学）

Ronan Perry, Gavin Mischler, Richard Guo, Theodore Lee, Alexander Chang, Arman Koul, Cameron Franz, Hugo Richard, Iain Carmichael, Pierre Ablin, Alexandre Gramf… 展开作者

Ronan Perry, Gavin Mischler, Richard Guo, Theodore Lee, Alexander Chang, Arman Koul, Cameron Franz, Hugo Richard, Iain Carmichael, Pierre Ablin, Alexandre Gramfort, Joshua T. Vogelstein

备注：: 6 pages, 2 figures, 1 table

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摘要：

随着数据越来越多地从多个不同的来源生成，多视图数据集，其中每个样本在不同的视图中具有特征，近年来已经膨胀。然而，没有一个全面的软件包可以让非专业人士轻松使用这些方法。mvlearn是一个Python库，它实现了领先的多视图机器学习方法。其简单的API与scikit-learn的API非常相似，以提高易用性。该包可以从Python包索引（PyPI）和conda包管理器安装，并在MIT开源许可证下发布。文档、详细示例和所有版本都可以在https://mvlearn.github.io/上获得。

英文摘要：

As data are generated more and more from multiple disparate sources, multiview data sets, where each sample has features in distinct views, have ballooned in recent years. However, no comprehensive package exists that enables non-specialists to use these methods easily. mvlearn is a Python library which implements the leading multiview machine learning methods. Its simple API closely follows that of scikit-learn for increased ease-of-use. The package can be installed from Python Package Index (PyPI) and the conda package manager and is released under the MIT open-source license. The documentation, detailed examples, and all releases are available at https://mvlearn.github.io/.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。