machine learning framework

Софтуер снимки:
machine learning framework
Софтуер детайли:
Версия: 1.5
Дата на качване: 3 Jan 15
Розробник: Uni Software Plus
Разрешително: Безплатно
Популярност: 13
Размер: 18932 Kb

Rating: 1.5/5 (Total Votes: 2)

учене рамките на машина за Mathematica е колекция от мощни машинно обучение алгоритми интегрирани в рамката за основната цел на анализа на данни.

размитата логика е една от основните си техники. Рамката дава възможност за комбиниране на различни алгоритми за машинно обучение, за да се реши един единствен проблем. Тази комбинация от различни алгоритми може да даде на потребителя непредвидени прозрения в нейните данни.

Алгоритмите са силно parameterizable. Като се има предвид тази parameterizability съчетани с ефективно главен двигател на рамката за машинно обучение за Mathematica, потребителят има възможност да се анализират данните си интерактивно, с кратки цикли на промяна на настройките на параметрите и преглед на резултатите.

учене рамките на машина за Mathematica обхваща широк спектър от машинно обучение алгоритми, които могат да се интегрират, за да работят заедно и затова получава нови резултати.

Какво ново в тази версия :

  • работи роден на Intel-Мака
  • работи в 64-битов режим на G5-Мака
  • размита дървета на решения
  • размита правило обучение
  • размита регресионни дървета
  • описания касетъчни
  • оптимизация на размитите контролери
  • самоорганизиращи карти
  • автоматизирано тестване модел
  • Разширено визуализация на данни
  • Виж бележки за версията
  • <силни> Изисквания :

  • MacOS X 10.3 (или по-нова)
  • Mathematica 5.0 (или по-нова)
  • Подобен софтуер

    Prime95 (GIMPS)
    Prime95 (GIMPS)

    12 Dec 14

    Handy Calculator
    Handy Calculator

    12 Dec 14

    Calculator+
    Calculator+

    4 Jan 15

    Volocity
    Volocity

    12 Dec 14

    Друг софтуер на разработчика Uni Software Plus

    Коментари към machine learning framework

    Коментари не е намерена
    добавите коментар
    Включете на изображения!
    Търсене по категория