Quadro di apprendimento della macchina Creazione di modelli computazionali comprensibili con matematica
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Quadro di apprendimento della macchina Descrizione

Il quadro di apprendimento della macchina per Mathematica è una raccolta di potenti algoritmi di apprendimento automatico integrati in un quadro per lo scopo principale dell'analisi dei dati. La logica fuzzy è una delle sue tecniche chiave. Il framework consente di combinare diversi algoritmi di apprendimento della macchina per risolvere un unico problema. Questa combinazione di algoritmi distinti può fornire all'utente intuizioni impreviste nei suoi dati. Gli algoritmi sono altamente parametrizzabili. Dato questa parametrizzazione combinata con il motore principale efficiente del quadro di apprendimento della macchina per la matematica, l'utente è in grado di analizzare i propri dati in modo interattivo, con brevi cicli di modifica delle impostazioni dei parametri e esaminare i risultati. Il quadro di apprendimento della macchina per Mathematica copre una vasta gamma di algoritmi di apprendimento automatico che possono essere integrati per lavorare insieme e quindi produrre nuovi risultati. Cosa c'è di nuovo in questa versione: alberi decisionali fuzzy Fuzzy Regola Apprendimento alberi di regressione fuzzy Descrizioni del cluster Ottimizzazione dei controller fuzzy Mappe auto-organizzanti Test del modello automatizzato Visualizzazione dei dati avanzata Vedi Note di rilascio

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