Quadro de aprendizado de máquina Quadro de Aprendizagem de Máquinas para Mathematica é uma coleção de algoritmos poderosos de aprendizado de máquina.
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Quadro de Aprendizagem de Machine para Mathematica é uma coleção de poderosos algoritmos de aprendizagem de máquina. Framework de Aprendizagem de Machine para Mathematica é uma coleção de algoritmos poderosos de aprendizado de máquina integrados em uma estrutura para o objetivo principal da análise de dados. A lógica fuzzy é uma de suas principais técnicas. A estrutura permite combinar algoritmos de aprendizado de máquina diferentes para resolver um único problema. Esta combinação de algoritmos distintos pode dar aos insights imprevistos do usuário sobre seus dados. Os algoritmos são altamente parametrizáveis. Dada esta parametrização combinada com o mecanismo de núcleo eficiente da estrutura de aprendizagem de máquina para o Mathematica, o usuário é capaz de analisar seus dados de forma interativa, com ciclos curtos de alteração de configurações de parâmetros e examinar os resultados. A estrutura de aprendizagem de máquinas para matemática abrange uma ampla gama de algoritmos de aprendizagem de máquina que podem ser integrados para trabalhar juntos e, portanto, produzir novos resultados. O que é novo nesta versão: · Execuções nativas no modo Intel-Macs no modo de 64 bits no modo G5- Macs · Árvores de decisão difusa · Aprendizagem de regra fuzzy · REGRÊNCIA FUZZY REGRÊNCIA · Descrições de cluster · Otimização de controladores fuzzy · Mapas de auto-organização · Teste de modelo automatizado · Visualização avançada de dados.

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