<div dir="ltr"><div>Hi Daniel,</div><div><br></div><div>Thanks for the note, but sometimes there can be quite some delay in us reviewing a PR; and the discussion about a PR best should happen on the PR itself.<br></div><div><br></div><div>Best,</div><div>Adrin.<br></div></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">On Tue, 22 Jan 2019 at 10:57 Daniel López-Sánchez <<a href="mailto:lope@usal.es">lope@usal.es</a>> wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr">Dear all,<div><br></div><div>I recently posted a <a href="https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/pull/13003" target="_blank">PR</a> which adds the Tensor Sketch algorithm [1] to the Kernel Approximation module of Scikit-learn.</div><div><br></div><div>I believe this new feature makes the Kernel Approximation module more complete by providing a data-independent method for polynomial kernel approximation, as the currently included methods either require access to training data (Nystroem) or do not work with polynomial kernels. The implementation has been tested to provide the same results as the original Matlab implementation provided by the author of [1].</div><div><br></div><div>I would appreciate any feedback you can provide, </div><div><br></div><div>Regards, </div><div><br></div><div>[1] Pham, N., & Pagh, R. (2013, August). Fast and scalable polynomial kernels via explicit feature maps. In Proceedings of the 19th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining (pp. 239-247). ACM.<br></div><div><br></div><div><div><div dir="ltr" class="m_-719190872592632844gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><a href="https://github.com/lopelh" style="font-family:Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:12px;line-height:14px;text-decoration:none;display:inline" target="_blank"><b><font color="#000000">Daniel López Sánchez</font></b></a><br></div><div><a href="mailto:lope@usal.es" style="font-family:Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:12px;line-height:14px;color:rgb(152,0,12);text-decoration:none;display:inline" target="_blank">lope@usal.es</a><span style="color:rgb(33,33,33);font-family:Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:12px;line-height:14px"> / <a href="tel:+34%20687%2017%2043%2028" value="+34687174328" target="_blank">(+34) 687174328</a></span></div><div><font color="#212121" face="Helvetica, Arial, sans-serif"><span style="font-size:12px;line-height:14px"><br></span></font></div><div><span style="font-family:Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:12px;line-height:14px;font-weight:bold;color:rgb(33,33,33)">BISITE Research Group</span><span style="font-family:Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:12px;line-height:14px"> (</span><a href="http://bisite.usal.es/en" style="font-family:Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:12px;line-height:14px;color:rgb(152,0,12);text-decoration:none;display:inline" target="_blank">http://bisite.usal.es</a><span style="font-family:Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:12px;line-height:14px">)</span></div><div><span style="color:rgb(33,33,33);font-family:Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:12px;line-height:14px">Edificio I+D+i Universidad de Salamanca, C/ Espejo S/N, 37007</span></div><div><font face="Helvetica, Arial, sans-serif"><span style="font-size:12px;line-height:14px"><font color="#212121">Salamanca, Spain</font></span></font></div><div><br></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div>
_______________________________________________<br>
scikit-learn mailing list<br>
<a href="mailto:scikit-learn@python.org" target="_blank">scikit-learn@python.org</a><br>
<a href="https://mail.python.org/mailman/listinfo/scikit-learn" rel="noreferrer" target="_blank">https://mail.python.org/mailman/listinfo/scikit-learn</a><br>
</blockquote></div>