분류, 회귀 분석, 순위 및 강화 학습을위한 기계 학습 라이브러리. 그것은 여러 공지 된 알고리즘을 구현하는 특수 대규모 애플리케이션을 위해 설계된다. [GPL]
유용한 도움으로 지식의 모든 분야를 포용 현대 기계 개최 분류 시스템은 인터넷이나 지식의 전체 범위를 커버하는 대형 정보 시스템에서 검색 될 수 있습니다.
통계적 텍스트 분석, 언어 모델링, 정보 검색 프로그램을 작성하는 데 유용 C 코드 라이브러리. 현재의 분포는 문서 분류 (무지개), 문서 검색 (화살표) 및 문서 클러스터링 (석궁)에 대한 라이브러리뿐만 아니라 프론트 엔드를 포함한다. [LGPL]
학습 일차 분류 규칙, 일차 개념 설명, 유전 알고리즘, 신경 네트워크, 연산 학습 이론 연구.
씨앗의 주제에 GNIS에 의해 편집 온라인 잡지 씨앗, 야채 씨앗, 일상 생활에서 자신의 역할과 일반 대중 사이에서 자신의 이미지입니다.
분류 연속 값 예측 시계열 예측을위한 GMDH 기반 기계 학습 기술을 제공한다. 소프트웨어는 멀티 코어 프로세서와 HPC 리눅스 클러스터를 이용한다. [상용]
이 책은 비교 및 응용 프로그램의 자신의 장점, 단점의 평가 및 범위, 분류 기술의 범위를 평가 된 EC (ESPRIT) 프로젝트 StatLog을 기반으로합니다. 이 통합 된 볼륨은 각 방법에 대한 간략한 소개를 제공하고, 대규모 상업 및 산업 문제에 비교 시험을 검토합니다. 이 분야 사이의 교차 수정을 장려, 기계 학습, 통계 및 신경 네트워크를 통해 접근으로는 노동자 분류의 복잡한 문제의 넓은 범위에 액세스 할 수 있습니다.
컴퓨터 과학 및 정보학, 대학 더블린의 학교. 자동 장르 분류, 정보 추출을위한 적극적인 학습을위한 학습 자동화 된 정보 수렴 경계 구분을 사용하여 추출, 기계.
지원 벡터 기계, 기계 학습 및 자연 언어, 통계적 학습 이론, 텍스트 분류.
모든 산업 플레이어를 함께 제공합니다. 뉴스, 교육 및 설명서를 참조하십시오. 프랑스의 종자 시장.
재귀 분할 기반의 감독 학습 방법, 일명 분류 및 회귀 나무에 대한 검토되지 않은 메일 링리스트.
WEKA, 분류, 회귀, 클러스터링 및 연관 규칙과 자바의 오픈 소스 (GPL) 기계 학습 및 데이터 마이닝 툴킷 제공합니다. 명령 행 및 GUI 인터페이스.
훈련 자료를 기반으로 텍스트를 분류 Windows 기반 프로그램. 자동 에세이 채점을 위해 설계된 베시는 텍스트 분류 작업에 적용 할 수 있습니다. [GPL]
프로그래밍 유전자의 분산 클래스 사이의 유사성을 격리 할 것. 식 구동. k 번째 - 가장 가까운-이웃 분류와 함께 투표 방법을 사용합니다. 매우 풍부한 그래픽 인터페이스입니다. 알 수없는 클래스의 샘플은 충분한 데이터 제공이 가능하다. 완전한 기능을 데모. [상용]
통계적 자연어 처리, 문서 분류, 클러스터링 정보 추출 및 기타 기계 학습 애플리케이션에 유용한 자바 코드의 통합 컬렉션 텍스트한다. [GPL]
꽃 씨앗, 야채 씨앗, 구근과 꽃 혼합물의 유통.
이 패키지는 완벽한 그라데이션 하강 기계 학습 라이브러리를 형성한다. 모듈 분류 및 회귀에 벡터 시스템을 지원, 예를 포기할 또는 아다 부스트와 같은 앙상블 모델, 같은 K-가장 가까운 이웃, 파젠 회귀 및 파젠 밀도 추정 등 비 파라 메트릭 모델. 음성 인식 도구가 포함되어 있습니다. C ++로 작성된 [BSD]
지원 벡터 분류, 회귀, 유통 추정을 구현하는 통합 도구입니다. C ++ 및 Java 소스 가능합니다. [비어 있는]
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