データ処理のグループ方‪法‬

データ処理のグループ法とは

データ処理のグループ法 (GMDH) は、マルチパラメトリックのコンピューターベースの数学的モデリングのための一連の帰納的アルゴリズムです。 モデルの完全自動構造およびパラメトリック最適化を組み込んだデータセット。 これらのアルゴリズムは、Group Method of Data Handling (GMDH) で使用されます。

メリット

(I) 以下に関する洞察と検証 トピック:

第 1 章: データ処理のグループ手法

第 2 章: 教師あり学習

第 3 章: 人工ニューラル ネットワーク

第 4: 機械学習

第 5 章: パーセプトロン

第 6 章: アレクセイ・イヴァクネンコ

第 7 章: 多層パーセプトロン

第 8 章: 最小限 説明の長さ

第 9 章: 非線形システムの同定

第 10 章: 人工ニューラル ネットワークの種類

(II) データのグループ法に関する一般のよくある質問に答える

(III) 多くの分野におけるデータ処理のグループ手法の使用例。

本書の対象者

専門家、大学生、大学院生、 愛好家、愛好家、そしてデータ処理のあらゆる種類のグループ手法について基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。

人工知能とは何かシリーズ

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