Il quadro machine learning per Mathematica è un insieme di potenti algoritmi di apprendimento automatico integrati in un quadro di riferimento per lo scopo principale di analisi dei dati.
La logica fuzzy è una delle sue tecniche chiave. Il framework consente di combinare diversi algoritmi di apprendimento automatico per risolvere un singolo problema. Questa combinazione di algoritmi diversi può dare all'utente intuizioni imprevisti nei suoi dati.
Gli algoritmi sono altamente parametrizzabile. Dato questo parameterizability combinato con il motore centrale efficiente del quadro machine learning per Mathematica, l'utente è in grado di analizzare i dati in modo interattivo, con cicli brevi di modifica delle impostazioni dei parametri e l'esame dei risultati.
Il quadro di machine learning per Mathematica copre una vasta gamma di algoritmi di apprendimento automatico che possono essere integrate per lavorare insieme e quindi produrre nuovi risultati.
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