Neoneuro Data Mining. Erlernen Sie Data Mining mit einfachen Beispielen.
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Neoneuro Data Mining. Ranking & Zusammenfassung

Neoneuro Data Mining. Stichworte

Neoneuro Data Mining. Beschreibung

Erlernen Sie Data Mining mit benutzerfreundlichen Beispielen. Bilden Sie den Computer, sich hinzuzufügen, subtrahieren, boolesche Operationen, Fischer-Iris-Aufgabe und sogar Schachbewegungen mit bequemer Anwendung NEEEURO Data Mining! Sie werden erstaunt sein, wie Data Mining den Schach Schritt für Schritt, wie ein Kind, lernt. Im Gegensatz zu neuronalen Netzen arbeitet Neoneuro Data Mining Fast, kann antworten, "ich weiß nicht, dass einige Fragen auftreten und mit mehrdimensionalen Aufgaben verwaltet. Merkmale: Klarheit, Schnelle Geschwindigkeit, Arbeit mit verpassten Werten, Gemeinsamer Algorithmus löst verschiedene Arten von Aufgaben. Das Programm kann eine einzige Werte angeben, mehrere Varianten oder Antwort 'Ich weiß nicht. Neoneuro Data Mining berücksichtigt die Zusammenschaltung zwischen verschiedenen Parametern: In Schach ist es möglich, Koordinaten zu verbinden (vertikal für Bewegung von und vertikal für den Umzug), in der Finanzanalyse ist es möglich, Daten über Geld zu verbinden, um sie von nicht-Geld auszurichten Parameter. Zum Beispiel sind Gehalt und monatliche Kreditgebühr sowohl das gleiche Dimensionsgeld, sondern der Ort der Beschäftigung und des Alters sind die Abmessungen (Attribute) anderer Typen. Das Problem der neuronalen NETS ist, dass sie Gehalt, monatliche Gebühren und Beschäftigungsort als drei verschiedene Vorstellungen wahrnehmen. Dies ist eine große Einschränkung, die in Data Mining fixiert ist. Das Erlernen von Neoneuro Data Mining ähnelt dem Lernen von Childs. Die Anwendung macht die gleichen menschlichen Fehler, die in Schachleuchten zu sehen sind. Neoneuro Data Mining wird nicht nur für den Zweck des Unterrichts der Schüler empfohlen, sondern auch für die Lösung schwieriger Datenabbauaufgaben in der Wissenschaftsforschung. Neoneuro Data Mining ist praktisch, um den Studierenden dazu beizutragen, die folgenden Kurse zu verstehen: künstliche Intelligenz, Machineler, neuronale Netze und numerische Methoden des Datenabbaus. Aufgrund seiner starken Logik- und Geometrie-Lernfähigkeiten ist das Neuuro-Data Mining zum Lösen von Aufgaben in Robotik konzipiert. Es wird auch empfohlen, dass nicht strukturierte Daten in der Medizin, Finanzen, Biologie in der Regel, Finanzen, Biologie.

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