Analyses de données optimales Analyses de données optimales - résoudre des problèmes d'analyse de données tels que la régression symbolique et la classification
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Analyses de données optimales Classement & Résumé

Analyses de données optimales Mots clés

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Analyses de données optimales La description

Les analyses de données optimales utilisent un algorithme puissant basé sur des techniques d'intelligence artificielles pouvant être utilisées pour résoudre des problèmes d'analyse de données tels que la régression symbolique et la classification. Le but de la régression symbolique est de trouver une fonction (expression mathématique) qui répond à un ensemble de cas de fitness (données). Le but de la classification est de trouver une fonction qui sépare un ensemble de données. Les analyses de données optimales utilisent des erreurs différentes pour avoir atteint la solution optimale: erreur absolue moyenne, erreur carrée moyenne, erreur carrée moyenne racine et carré r. Les résultats obtenus sont affichés dans différents formats: format graphique, format de texte ou formule mathématique dans 4 langages de programmation (C, Pascal, Java et Visual Basic).

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