Programa de clasificación de patrones es un programa de aprendizaje automático para la clasificación de patrones.
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Programa de clasificación de patrones Clasificación y resumen

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Programa de clasificación de patrones Descripción

El programa de clasificación de patrones es un programa de aprendizaje automático para la clasificación de patrones. El programa de clasificación de patrones es un programa de aprendizaje de máquina de código abierto para la clasificación supervisada y sin supervisión de patrones (vectores de mediciones). Programa de clasificación de patrones Implementa los siguientes algoritmos y métodos: · Agricultura de K-Mealing · Reducción lineal de Fisher · Reducción de la dimensión mediante la descomposición del valor singular · Análisis de componentes principales · Selección de subconjuntos de características · Estimación de errores de Bayes · Clasificadores paramétricos (lineales y cuadráticos) · Menos cuadrados (Pseudo-inverso) Lineal Discriminant · K-Vecino más cercano · Redes neuronales (PercePtron de múltiples capas) · Algorritmo de la máquina de vector de soporte · Validación cruzada · Clasificación de embolsado (comité) El programa es compatible con el procesamiento interactivo y por lotes. Los comandos se emiten a través de un sistema de menú impulsado por el teclado en el modo interactivo, o en un archivo por lotes en el modo de lote. Es un ejecutable binario y no necesita ningún entorno especial en tiempo de ejecución. PCP utiliza archivos de texto delimitados por pestaña para datos de entrada. Los resultados se muestran en la pantalla y se guardan en archivos de texto. PCP se ejecuta en Linux y sistemas operativos Windows (bajo el entorno de Cygwin), en las CPU de I386 de la arquitectura, como Intel Pentium o AMD Athlon. PCP se ha desarrollado y probado en Redhat Linux 9.0 Distribution. También se ha probado en SUSE Linux 9.1 y Fedora Core 2 y se verificó para ejecutarse en KNOPPIX 3.7 y Windows XP.What's NUEVO en esta versión: · Esta versión admite la selección de modelos para el kernel SVM lineal y una opción para construir transformaciones de SVD utilizando la capacitación y pruebe los conjuntos de datos (a diferencia de solo los datos de capacitación). · Los errores P ahora se informan en la selección del modelo SVM. · El proceso de compilación se simplificó.

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