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A User-Friendly visualization toolkit for machine learning: MLDemos. Extensible architecture, contains modules for classification (gaussian mixture models, kernel methods such as support vector machines, nearest neighbor, kernel PCA, boosting, multilayer perceptrons, linear classifiers), clustering (gaussian mixtures, kernel methods, k-means), regression, etc.
 
Description
Il s’agit d’une boîte à outils conviviale de visualisation pour l’apprentissage automatique, MLDemos[nbsp]: architecture extensible, modules pour la classification (modèles de mélange gaussien, méthodes de noyau telles que la prise en charge de machines à vecteurs de support, méthodes des plus proches voisins, analyse en composantes principales de noyau [kernel PCA], de boosting, de perceptrons multicouches, de classifieurs linéaires), partitionnement des données (mélanges gaussiens, méthodes du noyau, k- moyennes), régression,[nbsp]etc.
Translated by Michael Vogt
Located in Package: mldemos
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