Quadro de aprendizado de máquina Criando modelos computacionais compreensíveis com matematica
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Quadro de aprendizado de máquina Descrição

A estrutura de aprendizado de máquina para o 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 o Mathematica abrange uma ampla gama de algoritmos de aprendizagem de máquinas que podem ser integrados para trabalhar juntos e, portanto, produzir novos resultados. O que há de novo nesta versão: Árvores de decisão difusa Rule Fuzzy Aprendizagem REGRESSÃO FUZZY descrições de cluster otimização de controladores difusos auto-organizando mapas teste de modelo automatizado visualização de dados avançada Veja notas de lançamento

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