рамки машинного навчання для Mathematica є колекція потужних алгоритмів машинного навчання, інтегрованих в рамки для основною метою аналізу даних.
нечіткої логіки є одним з ключових методів. База дозволяє комбінувати різні алгоритми машинного навчання для вирішення одну проблему. Це поєднання різних алгоритмів може дати користувачеві непередбачені поглянути на своїх даних.
Алгоритми дуже параметріруемий. З урахуванням цього parameterizability в поєднанні з ефективним механізмом оболонки каркаса машинного навчання для Mathematica, користувач має можливість проаналізувати свої дані в інтерактивному режимі з короткими циклами зміни параметрів та аналізу результатів.
рамки машинного навчання для Mathematica охоплює широкий спектр алгоритмів машинного навчання, які можуть бути інтегровані, щоб працювати разом і, отже, отримати нові результати.
Що нового У цьому випуску
Вимоги
Коментар не знайдено