Wolfram机器学习Wolfram 语言
的核心内容
机器学习与神经网络。
从产品级别的经典机器学习到现代人工智能，与统计分析、可视化、图像处理等深度集成，构建智能系统。
降维
在低维空间中表示任何数据，可视化具有多种特征（包括非数值特征）的复杂数据集，并执行数据压缩甚至进行无监督特征选择。主成分、等距映射、T-SNE 和 UMAP 等多种方法允许对线性和非线性结构进行建模。
异常值检测
检测极端的、与众不同的或不寻常的值。在数据集上直接标记异常值，构建可重复使用的异常值检测器或从基于任何类型数据构建的分布开始。应用范围从故障检测到性能监控、质量评估、独特性检测等。
缺失数据填补
用生成的合成数据填补数据集中的缺失值。由设备故障、损坏的文件或不完整的数据录入而导致的数据丢失会给模型训练带来重大偏差，甚至使训练无法进行。自动或使用给定的分布来填补缺失值。
自然语言处理
在一段文本中找到问题的答案，对特定概念出现的地方进行标记，或分析句子的句法结构。自然语言处理是数据挖掘、市场研究和客户支持等领域的关键组成部分。
计算机视觉
使用机器学习和神经网络模型高效准确地查找和识别图像中的物体、文字、面部等，或执行高级分割、风格化等其他操作。应用场景极为广泛，从驾驶员辅助系统到自动化质量控制、安全、医疗和其他应用。
Wolfram 机器学习的相关参考资料
Wolfram 机器学习是 Wolfram 语言的一个组成部分。整个系统包含了六千多个内置函数，涵盖了计算领域的方方面面，所有内容被精心集成在一起，相互支持，完美地结合为一个整体。
所有资料与参考文档
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