api.md

API

• moodstyle.classifier.LinerModel.LinerModel

  • 参数:
    • w 参数个数／训练数据／测试数据个数
    • learn_rate 学习率，默认值0.1
    • labels label,默认[1,-1]
  • train(datas,labels)
    • datas 训练数据,[[0,1],[1,2]]
    • labels 打标数据,[1,-1]
  • predict
    • data 预测数据，数据形式为[0,1]

• moodstyle.alg.Bandit.Greedy

  • 参数(Paramters):

    • e 探测率(explor rate); e 在(in) (0,1)
    • N 需要探测桶数(the number of explor bucket)

  • 函数(Function):

    • getIndex()
      • 获得运行的桶号(get index of bucket)
    • process(label)
      • 获得标注

• moodstyle.common.DDistance

  • 计算两个数据之间距离(caculate distance of input data)
  • 函数(Function)
    • distance(data1,data2)
      • data1 输入数据(input data); 例如（example）: [1,2]
      • data2 输入数据(input data); 例如 （example）:[2,3]
      • warn: length of data1 is equal to the length of data2
  • moodstyle.common.DDistance.Manhattan
    • 曼哈顿距离
  • moodstyle.common.DDistance.Chebyshev
    • 切比雪夫距离
  • moodstyle.common.DDistance.Cosine
    • 余弦距离
  • moodstyle.common.DDistance.Hamming
    • 海明距离
  • moodstyle.common.DDistance.Eucliden
    • 欧式距离

• moodstyle.alg.PageRank

  • moodstyle.alg.PageRank.GraphV2
    • 建立图关系(build data graph)
    • 构造函数(init function):
      • GraphV2(N)
        • N the number of node;
      • add_edge(n1 , n2)
        • n1 node point to another; intger
        • n2 node which n1 point to; intger
  • moodstyle.alg.PageRank.PageRank
    • 计算图的page rank（caculate graph）
    • 函数(Function)
      • rank
        • param: graph GraphV2 model，build node relation
        • return: weight array,weight of the nodes