Список Продуктов

Классификация машины Seed

Классификация машины Seed

  • Современная машина, котор держат система классификации, охватывающей все области знания, полезны в качестве вспомогательного средства для предметного поиска в Интернете или на любой крупной информационной системы, охватывающей весь диапазон знаний.
  • Библиотека кода C полезен для написания статистический анализ текста, моделирование языка и программ информационно-поисковых систем. Распределение тока включает в себя библиотеку, а также фронт-эндов для классификации документов (радужный), поиск документов (стрелка) и кластеризация документов (арбалета). [LGPL]
  • Online семена журнал и семена овощных культур, под редакцией ВНД на тему семян, их роль в повседневной жизни и их имидж среди широкой публики.
  • Эта книга основана на проекте EC (ESPRIT) StatLog которые сравнивают и оцениваются различные методы классификации, с оценкой их достоинств, недостатков и области применения. Этот интегрированный объем обеспечивает краткое введение в каждый метод, и рассматриваются сравнительные испытания в крупных коммерческих и промышленных проблем. Это делает доступным для широкого круга работников сложный вопрос о классификации по мере приближения через машинного обучения, статистики и нейронных сетей, поощряя взаимообогащение этих дисциплин.
  • Торстен Joachims - описывает подход SVM к классификации текста.
  • векторные машины поддержки, машинного обучения и естественного языка, статистической теории обучения, текст классификации.
  • Масштабируемость непараметрический классификации с полиномиальными MPMC Каскады для использования в Matlab. [GPL]
  • Предложения ВЕКА, с открытым исходным кодом (GPL) машинного обучения и интеллектуального анализа данных в инструментарий Java с классификацией, регрессия, кластеризация, и правила ассоциации. Командной строки и GUI интерфейсы.
  • Интегрированный набор Java-кода полезной для статистической обработки естественного языка, классификации документов, кластеризация, извлечения информации и других приложений машинного обучения к тексту. [GPL]
  • Библиотека машинного обучения для классификации, регрессии, ранжирование и обучения с подкреплением. Он реализует несколько хорошо известных алгоритмов и специально разработан для крупномасштабных приложений. [GPL]
  • Дистрибьютор семян цветов, семена овощных культур, луковицы и цветочных смесей.
  • Этот пакет образует полный градиент спуска библиотеку машинного обучения. Модули опорных векторов в классификации и регрессии, ансамбль модели, такие как расфасовки или AdaBoost, непараметрические модели, такие как K-ближайших соседей, Парзена регрессии и оценки плотности Парзена. Включает в себя средства распознавания речи. Написанный в C ++ [BSD]
  • Интегрированный инструмент реализации поддержки векторной классификации, регрессии, а также оценку распределения. источники C ++ и Java доступны. [Свободно]
  • Исследования по обучению правилам первого порядка классификации, описания концепции первого порядка, генетические алгоритмы, нейронные сети, вычислительной теории обучения.
  • Предоставляет технологию машинного обучения на основе МГУА для классификации, прогнозирования непрерывности значений и прогнозирования временных рядов. Программное обеспечение использует многоядерные процессоры и кластеры HPC Linux. [Коммерческая]
  • Школа вычислительной техники и информатики, Университетский колледж Дублина. Автоматизированное извлечение информации с использованием конвергентного граничной классификации, машинного обучения для автоматического жанровой классификации, активного обучения для извлечения информации.
  • Объединяет всех игроков отрасли. Новости, обучение и документация. Рынок семян во Франции.
  • Немодерируемой список рассылки для методов рекурсивное разделение на основе контролируемого обучения, а.к.а. классификации и регрессии деревьев.
  • Под управлением Windows-программа, которая классифицирует текст на основе подготовленного материала. Предназначен для автоматизированного эссе скоринг, BETSY может быть применен к любой задаче классификации текста. [GPL]
  • Программным изолируют сходства между разбросанными классов генов. Экспрессия приводом. Использует метод голосования наряду с классификацией к-ближайших соседей. Очень богатый графический интерфейс. Образцы неизвестного класса возможно при наличии достаточного количества данных. Полностью функциональная демо. [Коммерческая]
  • Семя Выбор машины

    Сортировщик Вибрация Фиксированный

    Классификация машины Seed