Programma di classificazione del modello Il programma di classificazione del modello è un programma di apprendimento della macchina per la classificazione del modello.
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Programma di classificazione del modello Classifica e riepilogo

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Programma di classificazione del modello Descrizione

Il programma di classificazione del modello è un programma di apprendimento macchina per la classificazione del modello. Il programma di classificazione del modello è un programma di apprendimento della macchina open source per la classificazione supervisionata e non supervisionata dei modelli (vettori di misurazioni). Programma di classificazione del modello implementa i seguenti algoritmi e metodi: · K-significa clustering · Fisher's linear discriminante · riduzione della dimensione utilizzando la decomposizione del valore singolare · Analisi dei componenti principali · Selezione del sottoinsieme della funzione · Stima del sottoinsieme · Stima degli errori di Bayes · Classificatori parametrici (lineari e quadratici) · I minimi quadrati (pseudo-inverso) Discriminante lineare · K-Vicino vicino · Nevel Networks (Perceptron multistrato) · Assistenza Algoritmo della macchina vettoriale · Convalida cross-validazione · Contattamento (comitato) Classificazione Il programma supporta l'elaborazione interattiva e batch. I comandi vengono rilasciati tramite un sistema di menu con guida a tastiera nella modalità interattiva o in un file batch nella modalità batch. È un eseguibile binario e non ha bisogno di alcun ambiente di runtime speciale. PCP utilizza file di testo delimitati della scheda per i dati di input. I risultati vengono visualizzati sullo schermo e salvati in file di testo.pcp viene eseguito in sistemi operativi Linux e Windows (sotto l'ambiente di cygwin), sulle CPU di architettura I386 come Intel Pentium o AMD Athlon. PCP è stato sviluppato e testato sulla distribuzione RedHat Linux 9.0. È stato anche testato su SUSE Linux 9.1 e Fedora Core 2 e verificato da eseguire su Knoppix 3.7 e Windows XP.What è nuovo in questa versione: · Questa versione supporta la selezione del modello per il kernel svm lineare e un'opzione per creare trasformazioni SVD utilizzando la formazione e test dei set di dati (al contrario di solo dati di allenamento). · Gli errori P sono ora riportati nella selezione del modello SVM. · Il processo di costruzione è stato semplificato.

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