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वर्गीकरण मशीन, बीज

वर्गीकरण मशीन, बीज

  • वर्गीकरण, प्रतिगमन, रैंकिंग और सुदृढीकरण सीखने के लिए एक मशीन सीखने पुस्तकालय। यह कई जाने-माने एल्गोरिदम लागू करता है और विशेष रूप से बड़े पैमाने पर अनुप्रयोगों के लिए बनाया गया है। [जीपीएल]
  • को लागू करने का समर्थन वेक्टर वर्गीकरण, प्रतिगमन, और वितरण के आकलन के लिए एक एकीकृत उपकरण। सी ++ और जावा स्रोतों से उपलब्ध है। [मुक्त]
  • एक आधुनिक मशीन से आयोजित वर्गीकरण प्रणाली एक सहायता के रूप में उपयोगी ज्ञान के सभी क्षेत्रों, गले लगाते इंटरनेट पर या ज्ञान की पूरी अवधि को कवर किसी भी बड़े सूचना प्रणाली पर खोज के अधीन करने के लिए।
  • सीखने के पहले के आदेश वर्गीकरण नियम, पहले के आदेश अवधारणा का विवरण, आनुवंशिक एल्गोरिदम, तंत्रिका नेटवर्क, कम्प्यूटेशनल सिद्धांत सीखने पर अनुसंधान।
  • सी कोड के एक पुस्तकालय सांख्यिकीय पाठ विश्लेषण, भाषा मॉडलिंग, और सूचना पुनर्प्राप्ति प्रोग्राम लिखने के लिए उपयोगी है। मौजूदा वितरण पुस्तकालय, साथ ही दस्तावेज़ वर्गीकरण (इंद्रधनुष), दस्तावेज़ पुनर्प्राप्ति (तीर) और दस्तावेज़ क्लस्टरिंग (क्रॉसबो) के लिए सामने समाप्त होता भी शामिल है। [LGPL]
  • वर्गीकरण, सतत मूल्य भविष्यवाणी और समय श्रृंखला भविष्यवाणी के लिए GMDH आधारित मशीन सीखने प्रौद्योगिकी प्रदान करता है। सॉफ्टवेयर मल्टी कोर प्रोसेसर और एचपीसी लिनक्स समूहों का उपयोग करता है। [व्यावसायिक]
  • ऑनलाइन पत्रिका के बीज और सब्जी बीज, बीज के विषय पर GNIS द्वारा संपादित, रोजमर्रा की जिंदगी में उनकी भूमिका और आम जनता के बीच उनकी छवि।
  • कंप्यूटर विज्ञान और सूचना विज्ञान, यूनिवर्सिटी कॉलेज डबलिन स्कूल। स्वचालित सूचना संसृत सीमा वर्गीकरण का उपयोग कर निकासी, मशीन स्वचालित शैली वर्गीकरण, जानकारी निकासी के लिए सक्रिय सीखने के लिए सीखने।
  • Thorsten Joachims करके - पाठ वर्गीकरण के लिए एक SVM दृष्टिकोण का वर्णन है।
  • इस किताब को चुनाव आयोग (एस्प्रिट) परियोजना StatLog जो तुलना और उनके गुण, नुकसान का आकलन और आवेदन की सीमा के साथ वर्गीकरण तकनीकों की एक श्रृंखला का मूल्यांकन, पर आधारित है। इस एकीकृत मात्रा प्रत्येक विधि के लिए एक संक्षिप्त परिचय प्रदान करता है, और बड़े पैमाने पर वाणिज्यिक और औद्योगिक समस्याओं में तुलनात्मक परीक्षणों की समीक्षा करता है। के रूप में मशीन सीखने, सांख्यिकी और तंत्रिका नेटवर्क के माध्यम से संपर्क किया, इन विषयों के बीच एक पार निषेचन को प्रोत्साहित यह श्रमिकों के वर्गीकरण के जटिल मुद्दे के एक विस्तृत श्रृंखला के लिए सुलभ बना देता है।
  • सभी उद्योग के खिलाड़ियों के साथ लाता है। समाचार, प्रशिक्षण और प्रलेखन। फ्रांस में बीज बाजार।
  • मैटलैब में उपयोग के लिए बहुपद MPMC Cascades साथ स्केलेबल nonparametric वर्गीकरण। [जीपीएल]
  • समर्थन वेक्टर मशीन, मशीन सीखने और प्राकृतिक भाषा, सांख्यिकीय सिद्धांत सीखने, पाठ वर्गीकरण।
  • पुनरावर्ती विभाजन आधारित निगरानी शिक्षण विधियों, उर्फ ​​वर्गीकरण और प्रतिगमन पेड़ों के लिए एक मॉडरेट मेलिंग सूची।
  • एक Windows आधारित कार्यक्रम है कि प्रशिक्षित सामग्री के आधार पर पाठ का वर्गीकरण। स्वचालित निबंध स्कोरिंग के लिए उपयुक्त, BETSY किसी भी पाठ वर्गीकरण कार्य के लिए लागू किया जा सकता है। [जीपीएल]
  • WEKA, वर्गीकरण, प्रतिगमन, क्लस्टरिंग, और संघ के नियमों के साथ जावा में एक खुला स्रोत (जीपीएल) मशीन सीखने और डाटा खनन टूलकिट प्रदान करता है। कमांड लाइन और जीयूआई इंटरफेस।
  • जावा कोड सांख्यिकीय प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, दस्तावेज़ वर्गीकरण, क्लस्टरिंग, सूचना निष्कर्षण, और अन्य मशीन सीखने अनुप्रयोगों के लिए उपयोगी का एक एकीकृत संग्रह पाठ करने के लिए। [जीपीएल]
  • प्रोग्राम जीनों के बिखरे हुए वर्गों के बीच समानता को अलग। अभिव्यक्ति प्रेरित। एक कश्मीर निकटतम-पड़ोसियों वर्गीकरण के साथ-साथ एक मतदान विधि का इस्तेमाल। बहुत अमीर चित्रमय इंटरफेस। एक अज्ञात वर्ग के नमूने लिए पर्याप्त डेटा दी संभव हो रहे हैं। पूरी तरह कार्यात्मक डेमो। [व्यावसायिक]
  • फूल के बीज, सब्जी बीज, बल्ब और फूल मिश्रण के वितरक।
  • इस पैकेज के लिए एक पूर्ण ढाल वंश मशीन सीखने पुस्तकालय रूपों। मॉड्यूल वर्गीकरण और प्रतिगमन में वेक्टर मशीनों का समर्थन, ऐसे जीतना या adaboost रूप पहनावा मॉडल, जैसे कि कश्मीर निकटतम पड़ोसियों, Parzen प्रतिगमन, और Parzen घनत्व आकलन के रूप में गैर पैरामीट्रिक मॉडल। भाषण मान्यता उपकरण शामिल हैं। सी में लिखा ++ [बीएसडी]

    • मशीन चयन बीज

    सॉर्टर कंपन फिक्स्ड

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