Wolfram機器學習Wolfram 語言
的核心部分
機器學習與神經網路。
從生產級經典機器學習到現代人工智能，與統計分析、視覺化、圖像處理等深度整合以及構建智能系統。
維度縮減
呈現低維空間中的任何資料來視覺化具有多個特徵（包括非數字特徵）的複雜資料集，並執行資料壓縮或甚至無監督特徵選擇。 主成分、保距映射、T-SNE 和 UMAP 等多種方法允許對線性和非線性結構進行模擬。
遺漏資料插補
使用產生綜合數據來填補資料集中的遺漏值。 由於設備故障、文件損壞或資料輸入不完整而導致的資料遺漏可能會在模型訓練中產生重大偏差，甚至使訓練無法進行。 自動推算或使用已知分佈計算遺漏值。
電腦視覺
使用機器學習和神經網路模型高效準確地查找和識別圖像中的物件、文字、人臉等，或執行進階分割、風格化等。 從駕駛人輔助系統到自動化品質控制、安全、醫療和其他應用，解決方案無處不在。
Wolfram 機器學習文檔
Wolfram 機器學習 是 Wolfram 語言 的部分匯集。完整的系統包含 6,000 多個內建函數，涵蓋所有計算領域 — 都經過精心整合，因此可以完美地將工作結合完成。
完整範圍和文件
LogitModelFit ▪ ProbitModelFit ▪ LinearModelFit ▪ GeneralizedLinearModelFit ▪ NonlinearModelFit ▪ FittedModel ▪ Normal ▪ NominalVariables ▪ LinkFunction ▪ LinearOffsetFunction ▪ ConfidenceLevel ▪ VarianceEstimatorFunction ▪ DispersionEstimatorFunction ▪ DesignMatrix ▪ FindFormula ▪ FindDistribution ▪ ClusteringComponents ▪ ClusterClassify ▪ ClusteringMeasurements ▪ MeanShift ▪ NearestNeighborGraph ▪ Dendrogram ▪ ClusteringTree ▪ FindGraphCommunities ▪ CommunityGraphPlot ▪ ConnectedComponents ▪ FindGraphPartition ▪ FindClique ▪ FindKClique ▪ ImageForestingComponents ▪ WatershedComponents ▪ GrowCutComponents ▪ DistanceFunction ▪ ClusterDissimilarityFunction ▪ Weights ▪ PerformanceGoal ▪ CriterionFunction ▪ Method ▪ NetChain ▪ NetMeasurements ▪ NetPort ▪ NetPortGradient ▪ NetStateObject ▪ NetTrainResultsObject ▪ ThreadingLayer ▪ AggregationLayer ▪ SoftmaxLayer ▪ NetReplacePart ▪ NetInitialize ▪ NetTake ▪ NetAppend ▪ NetReplace ▪ NetFlatten ▪ NetEncoder ▪ NetDecoder ▪ LLMResourceFunction ▪ Predict ▪ Classify ▪ ActivePrediction ▪ SequencePredict ▪ Nearest ▪ FindFit ▪ FindClusters ▪ FeatureExtraction ▪ FeatureSpacePlot ▪ FeatureImpactPlot ▪ AnomalyDetection ▪ DimensionReduction ▪ MissingValueSynthesis ▪ LLMFunction ▪ LLMSynthesize ▪ ImageSynthesize ▪ ChatObject ▪ LLMPrompt ▪ LLMTool ▪ LLMConfiguration ▪ NetModel ▪ NetTrain ▪ NetGraph ▪ LinearLayer ▪ ConvolutionLayer ▪ AttentionLayer ▪ ImageIdentify ▪ ImageCases ▪ FindFaces ▪ TextRecognize ▪ ImageGraphics ▪ TextSummarize ▪ LanguageIdentify ▪ TextStructure ▪ TextCases ▪ SpeechRecognize ▪ AudioIdentify ▪ SpeechCases ▪ SpeakerMatchQ ▪ PitchRecognize ▪
開始使用 Wolfram 機器學習
經由 Wolfram|One 或 Mathematica 使用 Wolfram 語言
