这个扩展包装了Smile库(http://haifengl.github.io/smile/)的功能，并将它们作为操作符提供。

Smile是一个快速而全面的机器学习引擎。他们专注于速度、易用性、综合性、自然语言处理以及数学和统计学。

目前，扩展提供以下操作符:

• 异常:
  • 高斯混合
• 混合:
  • t-SNE
• 清洗:
  • 概率主成分分析(PPCA)
• 集群:
  • g表示
• 模型:
  • 参数概率估计器
• 学习者:
  • 套索回归
  • 随机森林(微笑)(现在在0.4.0中有分类)
  • 渐变增强树(微笑)(现在在0.4.0中有分类)
• 统计法
  • 比较分布(在0.4.0中增强)

0.6.0的更改(2021-09-10)

* GMM抛出一个适当的异常，如果有缺失的值。

* GMM现在在拟合前对数据进行规范化。这减少了可能发生的数字问题

* GMM现在有几种方法计算它的异常得分。默认值是负对数可能性，而不是1/可能性。

*改变了GMM中置信度的计算方式，以避免数值不稳定。

* GMM现在将其BIC报告为绩效衡量标准。修正了一个bug，你可以将GMM模型应用于具有不同模式的数据集并接收缺失值。抛出正确的错误消息。

版本0.5 (2021-08-11)

• 重做了GMM操作符。现在:
  • 提供集群模型，不再是自定义模型
  • 提供集群分配和信任
  • 提供一个分数，默认情况下为1/p，并提供更改反转的设置
  • 提供混合物的每个组成部分的分数
  • 是否所有关于模型的信息都作为模型的文本输出

版本0.4.1(2021年4月8日)

• 修正了GMM无法处理单类或未标记数据的错误，即使它能够这样做。

版本0.4.0 (2019-12-18)

• 随机森林(微笑)和梯度增强树(微笑)现在支持分类。
  • 随机森林回归(微笑)更名为随机森林(微笑)
• 比较分布:
  • 增加了Kullback-Leibler和Jensen-Shannon作为比较发行版的选项。它们运行在发行版的标准化bin版本上。
  • 对于卡方，KL和JS的分箱是在数据的超集上完成的(即在超集上确定最小/最大)。
  • 如果对缺失值的数据使用比较分布，则会抛出正确的错误消息，这是不支持的。

版本0.3.0 (2019-09-11)

• 新运算符:比较分布
  • 测试两个ExampleSets的兼容性。
• 新操作器:梯度增强树(Smile)
  • 训练一个梯度增强树用于回归(目前不支持分类)
• 重命名回归算子文件夹为学习者
• 主要的内部代码重构。这可能会导致以前训练过的模型不再适用。

版本0.2.0 (2019-07-30)

• 增加了新的操作符随机森林回归(微笑)
• 增加了相应的随机森林模型

版本0.1.0 (2019-02-08)

• 扩展版
• 新算子高斯混合
• 新算子G-Means
• 新算子概率主成分分析
• 新算子Lasso回归
• 从操作符工具箱扩展复制的操作符t-SNE
• 从算子工具箱扩展复制的算子参数概率估计