Analisi predittiva e Predictive Model Markup Language

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Differenza tra Analisi predittiva e Predictive Model Markup Language

Analisi predittiva vs. Predictive Model Markup Language

L'Analisi predittiva è un termine che comprende una varietà di tecniche statistiche della modellazione predittiva, apprendimento automatico, e data mining che analizza fatti storici e attuali per fare predizioni sul futuro o su eventi sconosciuti. Il Predictive Model Markup Language (PMML) è un linguaggio di markup aperto basato su XML, sviluppato dal Data Mining Group (DMG), concepito per permettere la descrizione di modelli di analisi predittiva che possano essere condivisi tra sistemi ed applicazioni diversi.

Analogie tra Analisi predittiva e Predictive Model Markup Language

Analisi predittiva e Predictive Model Markup Language hanno 3 punti in comune (in Unionpedia): Classificatore bayesiano, Macchine a vettori di supporto, Rete neurale.

Classificatore bayesiano

Un classificatore bayesiano è un classificatore basato sull'applicazione del teorema di BayesDuda, R. O. & P. E. Hart (1973), Pattern Classification and Scene Analysis, New York: John Wiley & Sons.

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Macchine a vettori di supporto

Le macchine a vettori di supporto (SVM, dall'inglese Support Vector Machines), o macchine kernel, sono delle metodologie di apprendimento supervisionato per la regressione e la classificazione di pattern, sviluppati negli anni '90 da Vladimir Vapnik ed il suo team presso i laboratori Bell della AT&T.

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Rete neurale

Nelle neuroscienze, il termine rete neurale (o rete neuronale) viene utilizzato come riferimento a una rete o a un circuito di neuroni.

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Analogie tra Analisi predittiva e Predictive Model Markup Language

Confronto tra Analisi predittiva e Predictive Model Markup Language

Analisi predittiva ha 14 relazioni, mentre Predictive Model Markup Language ha 11. Come hanno in comune 3, l'indice di Jaccard è 12.00% = 3 / (14 + 11).

Riferimenti

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