2. modify the treelet kernel, use tuples to store canonkeys instead of strings in case that some labels strings contain more than 1 character.

2. update datasets.

modifié :         README.md
	nouveau fichier : notebooks/run_cyclicpatternkernel.ipynb
	modifié :         notebooks/run_marginalizedkernel_acyclic.ipynb
	modifié :         notebooks/run_pathkernel_acyclic.ipynb
	modifié :         notebooks/run_spkernel_acyclic.ipynb
	modifié :         notebooks/run_treeletkernel_acyclic.ipynb
	nouveau fichier : notebooks/run_treepatternkernel.ipynb
	modifié :         notebooks/run_weisfeilerLehmankernel_acyclic.ipynb
	nouveau fichier : pygraph/kernels/cyclicPatternKernel.py
	modifié :         pygraph/kernels/deltaKernel.py
	modifié :         pygraph/kernels/pathKernel.py
	modifié :         pygraph/kernels/results.md
	modifié :         pygraph/kernels/spKernel.py
	nouveau fichier : pygraph/kernels/treePatternKernel.py
	modifié :         pygraph/kernels/treeletKernel.py
	modifié :         pygraph/kernels/untildPathKernel.py
	modifié :         pygraph/kernels/weisfeilerLehmanKernel.py
	modifié :         pygraph/utils/graphfiles.py
	modifié :         pygraph/utils/utils.py
	nouveau fichier : run_cyclic.py

* MOD treelet kernel, retrieve canonkeys of all graphs before calculate kernels, wildly speed it up.

* MOD the way to calculate WL subtree kernel, correct its results. - linlin
* ADD *kernel_train_test* and *split_train_test* to wrap training and testing process. - linlin
* MOD readme.md file, add detailed results of each kernel. - linlin