Apprendimento automatico e Clustering

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Differenza tra Apprendimento automatico e Clustering

Apprendimento automatico vs. Clustering

L’apprendimento automatico, nota anche come machine learning, rappresenta un insieme di metodi sviluppati a partire dagli ultimi decenni del 1900 in varie comunità scientifiche con diversi nomi come: statistica computazionale, riconoscimento di pattern, reti neurali artificiali, filtraggio adattivo, teoria dei sistemi dinamici, elaborazione delle immagini, data mining, algoritmi adattivi, ecc; che utilizza metodi statistici per migliorare progressivamente la performance di un algoritmo nell'identificare pattern nei dati. In statistica, il clustering o analisi dei gruppi (dal termine inglese cluster analysis introdotto da Robert Tryon nel 1939) è un insieme di tecniche di analisi multivariata dei dati volte alla selezione e raggruppamento di elementi omogenei in un insieme di dati.

Analogie tra Apprendimento automatico e Clustering

Apprendimento automatico e Clustering hanno 1 cosa in comune (in Unionpedia): Algoritmo.

Algoritmo

Un algoritmo è un procedimento che risolve un determinato problema attraverso un numero finito di passi elementari in un tempo ragionevole.

Algoritmo e Apprendimento automatico · Algoritmo e Clustering · Mostra di più »

La lista di cui sopra risponde alle seguenti domande

In quello che appare come Apprendimento automatico e Clustering
Che cosa ha in comune Apprendimento automatico e Clustering
Analogie tra Apprendimento automatico e Clustering

Confronto tra Apprendimento automatico e Clustering

Apprendimento automatico ha 61 relazioni, mentre Clustering ha 20. Come hanno in comune 1, l'indice di Jaccard è 1.23% = 1 / (61 + 20).

Riferimenti

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