Cadre d'apprentissage de la machine Création de modèles de calcul compréhensibles avec Mathematica
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Cadre d'apprentissage de la machine Classement & Résumé

Cadre d'apprentissage de la machine Mots clés

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Cadre d'apprentissage de la machine La description

Le 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. Quoi de neuf dans cette version: des arbres de décision fuzzy Fuzzy Rule Apprentissage Des arbres de régression fuzzy descriptions de grappes Optimisation des contrôleurs flous Cartes auto-organisées Test de modèle automatisé Visualisation de données avancée Voir Notes de publication

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