Musterklassifizierungsprogramm. Musterklassifizierungsprogramm ist ein Machine-Lernprogramm für die Musterklassifizierung.
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Musterklassifizierungsprogramm. Ranking & Zusammenfassung

Musterklassifizierungsprogramm. Stichworte

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Musterklassifizierungsprogramm. Beschreibung

Das Musterklassifizierungsprogramm ist ein Maschinenlernprogramm für Musterklassifizierung. Das Musterklassifizierungsprogramm ist ein Open-Source-Maschinenlernprogramm für überwachte und unbeaufsichtigte Klassifizierung von Mustern (Messvektoren). Musterklassifizierungsprogramm implementiert folgende Algorithmen und Methoden: · k-bedeutet Clustering · Fisher's lineares Diskriminierungsmittel · Abmessungen mit Singular-Wert-Zersetzung · Hauptkomponentenanalyse · Feature-Subset-Auswahl · Bayes-Fehlerschätzung · Parameter-Klassifizierer (linear und quadratisch) · kleinste Quadrate (pseudo-Invers) linearer Diskriminierungsmittel · K-Nächster Nächste · neuronale Netze (Multi-Layer Perceptron) · Support-Vektor-Maschinenalgorithmus · Cross-Validierung · Sackging (Ausschuss) KlassifizierungDas Programm unterstützt die interaktive und die Batch-Verarbeitung. Befehle werden über ein keyboardgesteuertes Menüsystem im interaktiven Modus oder in einer Batchdatei im Batch-Modus ausgegeben. Es ist eine binäre ausführbare Datei und benötigt keine spezielle Laufzeitumgebung. PCP verwendet tab-begrenzte Textdateien für Eingabedaten. Die Ergebnisse werden auf dem Bildschirm angezeigt und in Text Files gespeichert. PCP wurde auf der Verteilung von Redhat Linux 9.0 entwickelt und getestet. Es wurde auch auf SUSE Linux 9.1 und Fedora Core 2 getestet und überprüft, um auf Knoppix 3.7 und Windows XP.Was neu in dieser Version auszuführen: · Diese Version unterstützt die Modellauswahl für den linearen SVM-Kernel und eine Option zum Erstellen von SVD-Transformationen mit Training und testen Sie Datasets (im Gegensatz zu nur Ausbildungsdaten). · P-Fehler werden jetzt in der SVM-Modellauswahl berichtet. · Der Build-Prozess wurde vereinfacht.

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