Makine Öğrenme Çerçevesi Mathematica ile anlaşılabilir hesaplamalı modeller oluşturma
Şimdi İndirin

Makine Öğrenme Çerçevesi Sıralama ve Özet

Makine Öğrenme Çerçevesi Etiketler

hesaplama performansı Hesaplamalı Verimlilik Hesaplamalı Geometri hesaplamalı Hesaplamalı Modeli hesaplama finansmanı Hesaplamalı Biyoloji Hesaplamalı Bileşen Hesaplamalı Biyoloji Hesaplamalı astronomi hesaplamalı kimya hesaplamalı problem çözücü Hesaplamalı Sorun Hesaplamalı Beyin Modelleri hesaplama gücü Biyoloji Hesaplamalı Modeller Hesaplamalı Sinirbilim hesaplama yaklaşımı Mathematica dosyasını görüntüle Mathematica Dosya Görüntüleyici Hesaplamalı Kaynak Hesaplamalı Yapıt Oluştur Hesaplamalı Yapıt Üretim Hesaplamalı boru hattı Sayısal zeka Matematik kodu Matematica

Makine Öğrenme Çerçevesi Açıklama

Mathematica için makine öğrenme çerçevesi, veri analizinin temel amacı için bir çerçeveye entegre güçlü bir makine öğrenme algoritmalarının bir koleksiyonudur. Bulanık mantık, kilit tekniklerinden biridir. Çerçeve, tek bir sorunu çözmek için farklı makine öğrenme algoritmalarının birleştirilmesine izin verir. Bu farklı algoritmaların bu kombinasyonu, kullanıcıya, verilerine ilişkin görüşleri öngörmektedir. Algoritmalar oldukça parametre edilebilir. Mathematica için makine öğrenme çerçevesinin verimli çekirdek motoruyla birlikte bu parametrelendirilebilirlik göz önüne alındığında, kullanıcının verilerini etkileşimli olarak analiz edebilecek, parametre ayarlarını değiştirme ve sonuçları inceleyebilir. Mathematica için makine öğrenme çerçevesi, birlikte çalışmak üzere entegre edilebilecek ve bu nedenle yeni sonuçlar verebilecek çok çeşitli makine öğrenme algoritmaları kapsar. Bu sürümde yenilikler: Bulanık Karar Ağaçları Bulanık Kural Öğrenimi bulanık regresyon ağaçları Küme Açıklamaları bulanık kontrolörlerin optimizasyonu kendi kendini organize eden haritalar otomatik model testi Gelişmiş Veri Görselleştirme Bkz. Sürüm notları

Makine Öğrenme Çerçevesi İlgili Yazılım