 | 機械学習フレームワーク機械学習フレームワーク - フレームワークに統合された強力な機械学習アルゴリズムの集まり |
| 今すぐダウンロード | |
機械学習フレームワーク ランキングとまとめ
広告
- ライセンス:
- Demo
- 価格:
- USD 2875.00 | BUY the full version
- 出版社名:
- Uni Software Plus GmbH
- 出版社のWebサイト:
- http://www.unisoftwareplus.com/products/mathematica/
- オペレーティングシステム:
- Mac OS X 10.3 or later
- ファイルサイズ:
- 19.3 MB
機械学習フレームワーク タグ
機械学習フレームワーク 説明
機械学習フレームワーク - フレームワークに統合された強力な機械学習アルゴリズムの集まり Mathematicaの機械学習フレームワークは、データ分析の主な目的のためのフレームワークに統合された強力な機械学習アルゴリズムの集まりです。ファジー論理はその重要な技術の1つです。フレームワークは、異なる機械学習アルゴリズムを組み合わせることを可能にして1つの問題を解決する。異なるアルゴリズムのこの組み合わせは、ユーザにそのデータへの予期せずにユーザに与えることがある。アルゴリズムは非常にパラメータ化可能である。このパラメータ化可能性がMathematicaの機械学習フレームワークの効率的なコアエンジンと組み合わされた場合、ユーザーは自分のデータを対話的に分析し、パラメータ設定を変更し、結果を調べることができます。Mathematicaの機械学習フレームワークは多数利用可能になります一緒に動作するように計算される可能性がある機械学習アルゴリズムの概要。決定木・ファジールールの生成：キンランのフォイル法のファジィ変形・クラスターの説明：FS-Miner、クラスターの説明を見つける独自の方法・ファジィコントローラーの最適化：Reno、数値最適化を使用する独自の方法計算的に正確で堅牢なファジィルール・リッジの回帰：内蔵の機能選択の回帰。教師なし分析・自己組織化マップ：高次元データ・セットの2次元プロット、プリプロセス・大規模およびノイズの多いデータ・セット、リコール（1つ以上）データ内の欠損値・ファジィ・Cを意味します。・ワードクラスタリング：ぱりっとした凝集性クラスタリング法の追加機能・日常的な作業のための強力な機能・自動モデルテスト・ODBCデータのインポート・高度なデータの可視化・ファジィ論理（さまざまな種類のファジィ・セットとTノルムを使用）・ファジー推論（マムダニ、杉野、タガキ - 菅野 - kang）要件：・Mathematica 5.2（またはそれ以降）。このリリースの新機能： ・MLFはMathematica 6.0に適応しました ・MLFカーネルの主要なメモリリークを差し込んで、ある場合には性能を大幅に向上させました。
機械学習フレームワーク 関連ソフトウェア
