Cadre d'apprentissage de la machine Cadre d'apprentissage de la machine pour Mathematica est une collection d'algorithmes d'apprentissage de machines puissantes.
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Cadre d'apprentissage de la machine Classement & Résumé

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Cadre d'apprentissage de la machine La description

Cadre d'apprentissage de la machine pour Mathematica est une collection d'algorithmes d'apprentissage de machines puissantes. Cadre d'apprentissage de la machine pour Mathematica est une collection d'algorithmes d'apprentissage de machines puissantes intégrés dans un cadre principal de l'analyse des données. La logique floue est l'une de ses techniques clés. Le cadre permet de combiner différents algorithmes d'apprentissage de machines pour résoudre un seul problème. Cette combinaison d'algorithmes distincts peut donner aux informations imprévues par l'utilisateur dans ses données. Les algorithmes sont très paramétralisables. Compte tenu de cette paramétratisabilité combinée au moteur central efficace du cadre d'apprentissage de la machine pour Mathematica, l'utilisateur est capable d'analyser ses données de manière interactive, avec des cycles courts de réglages de paramètre modifiant et d'examiner les résultats. Le cadre d'apprentissage de la machine pour Mathematica couvre une large gamme d'algorithmes d'apprentissage de la machine qui peuvent être intégrés à travailler ensemble et donnent donc de nouveaux résultats. Ce qui est nouveau dans cette version: · Les exécutions sont originales sur Intel-Macs · Exécution en mode 64 bits sur G5- Macs · Arbres de décisions floues · Principal de règle flou · Arbres de régression floue · Descriptions de cluster · Optimisation des contrôleurs flous · Cartes auto-organisées · Test de modèle automatisé · Visualisation avancée des données.

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