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Change Log

V0.1.10_dev

  • 增加 ml.ContinualDataset，提供连续学习数据环境
  • 增加 ml.time2vec 方法，处理 index-like 特征
  • 增加 alz.mmd 方法，计算数据集间的 MMD 距离
  • 重写 ml.TFModel.eval 方法，现在该方法接受 Dataset 对象做输入
  • 增加 alz.projsplx 方法，计算 simplex 投影

V0.1.9

  • 增加 ml.pearson_corr 方法
  • 增加 ml.median 和 ml.percentile 方法
  • 增加高斯 KDE 方法 alz.kde_gauss_density_estimator
  • 增加若干估计高斯KDE核参数的方法
  • TFModel.fit() 增加 unzip 参数，提供不同的处理列表数据输入的方式
  • 增加 plt.logloader，从repeat日志中自动提取实验结果字段
  • ml.cnn1d 支持选择输出等长序列或压缩特征
  • ml.cnn1d 支持 dilation
  • 为 ml.MLP 增加 prefix 参数
  • 优化了 ml.MLP 从参数中推断网络深度的逻辑
  • TFModel 增加 Student-t Test

V0.1.8

  • ml.TFModel 增加 1-D CNN
  • ml.TFModel 增加 2-D CNN
  • ml.TFModel 增加 deepsets
  • 重做 TFModel.Transformer
  • 增加 ml.batch_norm 和 ml.layer_norm 方法
  • 为 MLP 增加 bn 支持
  • ml.DataSet 增加 shuffle_train_only 参数
  • TFModel 支持定义多个 loss
  • TFModel 支持重载 update 方法构造复杂的优化过程
  • TFModel 增加优化器选择：Adam, RMSProp
  • TFModel 增加 iter_do 方法，在优化过程中执行指定操作
  • 增加 sin_regression 数据集

V0.1.7

  • 增加 alz.moving_prediction 方法
  • ml.WaveNet 现在返回和输入序列长度相同的特征
  • ml.WaveNet 增加 valid_loss 参数，开启后只在有效观测区间计算loss
  • 增加 ml.stacked_window 方法
  • TFModel 可以使用 tf.summary 来自动启用TensorBoard
  • TFModel 支持以 list 作为 self.metric
  • TFModel 增加 self.training_process 量指示训练进程

V0.1.6

  • 增加 io.DarkSkyAPI
  • ml.TFModel 中 clip_grad 默认改为 False
  • ml.TFModel.fit 增加 higher_better 参数
  • io.load_nms 增加关闭并行选项
  • ml.Dataset 支持有监督学习模式
  • ml.Dataset 支持直接读入MNIST
  • ml.TFModel 增加 LSTM
  • ml.TFModel 增加 Transformer

V0.1.5

  • TFModel支持预训练参数自动载入
  • TFModel预训练参数支持从多个模型分别载入

V0.1.4

  • Dataset支持训练、验证、测试三级划分，同时兼容训练、测试二级划分。
  • TFModel按验证最优报告测试性能
  • TFModel默认总是保存模型
  • TFModel支持自动重复训练，计算置信区间
  • TFModel支持自定义不同的优化目标和评价指标
  • alz增加mcl算法，一种简易的无监督图聚类算法

V0.1.3

  • WaveNet 增加BN层
  • TFModel增加全局训练/测试指示变量
  • DataPack增加dump/load方法

V0.1.2

  • 重写WaveNet，训练/推断速度大幅提升，移除了对输入序列长度的限制，更灵活的参数输入方式。

V0.1

  • 重新初始化apdt包，设alz, io, ml, plt, proc, general六个子模块；
  • general中增加DataPack和SubThread类；
  • alz中增加haversine, IDW, find_sites_range函数；
  • io中增加国控站数据load_nms函数；
  • 加入基于高斯过程的仿真数据生成方法io.gp_data；
  • 加入对佛山固定站数据的初步支持；
  • 加入基于Darksky API的实时气象数据支持；
  • ml中增加DataSet和TFModel类；
  • ml中增加WaveNet的模型定义；
  • ml中增加MLP的模型定义；
  • proc中增加spatial_interplot, temporal_interpolate两大插值过程；
  • 加入基于小波的事件监测方法alz.wavelet_detect（测试）；
  • 初始化项目文档Introduction.md，但格式仍需调整；
  • 初始化变更日志CHANGELOG.md；
  • 构建script.py，以北京PM2.5预测为demo；