Maschinenlernrahmen. Erstellen verständlicher Rechenmodelle mit Mathematica
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Maschinenlernrahmen. Ranking & Zusammenfassung

Maschinenlernrahmen. Stichworte

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Maschinenlernrahmen. Beschreibung

Der Machine Lernrahmen für Mathematica ist eine Sammlung von leistungsstarken Maschinenlernen-Algorithmen, die in einen Rahmen für den Hauptzweck der Datenanalyse integriert sind. Fuzzy Logic ist eine der Schlüsseltechniken. Das Framework ermöglicht es, verschiedene Maschinenlernen-Algorithmen zu kombinieren, um ein einziges Problem zu lösen. Diese Kombination verschiedener Algorithmen kann dem Benutzer unvorhergesehene Erkenntnisse in seine Daten geben. Die Algorithmen sind sehr parametrierbar. Angesichts dieser Parametrierbarkeit in Kombination mit dem effizienten Kernmotor des Maschinenlernrahmens für Mathematica kann der Benutzer ihre Daten interaktiv analysieren, mit kurzen Zyklen der Änderung der Parametereinstellungen und der Untersuchung der Ergebnisse. Der Maschinenlernrahmen für Mathematica umfasst ein breites Spektrum an Maschinenlernen-Algorithmen, die integriert werden können, um zusammenzuarbeiten und daher neue Ergebnisse zu ergeben. Was ist neu in dieser Version: Fuzzy-Entscheidung Bäume Fuzzy Rule lernen Fuzzy Regression Bäume Clusterbeschreibungen Optimierung von Fuzzy-Controllern selbstorganisierende Karten Automatisierte Modellprüfung Erweiterte Datenvisualisierung siehe Versionshinweise

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