Marco de aprendizaje de la máquina Creación de modelos computacionales comprensibles con Mathematica
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Marco de aprendizaje de la máquina Clasificación y resumen

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Marco de aprendizaje de la máquina Descripción

El marco de aprendizaje de la máquina para Mathematica es una colección de poderosos algoritmos de aprendizaje de máquinas integrados en un marco para el propósito principal del análisis de datos. La lógica difusa es una de sus técnicas clave. El marco permite combinar diferentes algoritmos de aprendizaje de máquinas para resolver un solo problema. Esta combinación de algoritmos distintos puede dar a las ideas imprevistas de los usuarios a sus datos. Los algoritmos son altamente parametrizables. Dada esta parametrizabilidad combinada con el motor básico eficiente del marco de aprendizaje de la máquina para Mathematica, el usuario puede analizar sus datos interactivamente, con ciclos cortos de configuración de parámetros cambiantes y examinando los resultados. El marco de aprendizaje de la máquina para Mathematica cubre una amplia gama de algoritmos de aprendizaje de la máquina que pueden integrarse para trabajar juntos y, por lo tanto, producir nuevos resultados. Que hay de nuevo en esta version: Árboles de decisión borrosa Fuzzy Regla Aprendizaje árboles de regresión difusa descripciones de cluster Optimización de controladores difusos Mapas de autoorganización Pruebas de modelo automatizado Visualización avanzada de datos Ver notas de lanzamiento

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