Store mønster gjenkjennelse system bruker multi nevrale nettverk

Nå om dagen, kunstige nevrale nettverk har vært brukt populært i mange felt av menneskeliv. Men å skape en effektiv nettverk for en stor klassifisereren som håndskrivning gjenkjennelse systemer er fortsatt en stor utfordring for forskere.

 

Finansielle netto Predictor

Finansielle netto Predictor er et eksempelprogram med mål om å tilby avansert kunstig intelligens, statistisk og matematiske verktøy for amatører og sofistikerte investorer. Finansielle netto prediktor kan være en komplett algoritmisk handel plattform med omfattende AI og kvantitative finans biblioteker. Plattformen vil også levere høy ytelse.
Predictor er et verktøy som bruker regnskapet, resultatregnskap, balanse og kontantstrøm uttalelser og oppretter kraftig mønster klassifiserere basert på disse dataene. Deretter bruker klassifisererne for å forutsi økonomiske resultater.

screenshot1.JPG.screenshot2.jpg

Eksemplet bruker kvartalsvis eller årlig regnskapet av store cap selskapene å forutsi resultatene av lager, en fjerdedel eller ett år fremover. Og for å gjøre at den bruker en to lag perceptron.

En porfolio består bare av tre aksjer identifisert som overvekt av prediktor i mars 31 har en ytelse betraktelig bedre enn SP500. Følgende diagram viser relativ gevinster. Prediktor slår SP500 av mer enn 5 poeng.

performance.jpg

 

 

Delvis minst ruter (PLS)

Viser hvordan du bruker delvis minste kvadraters for å passe en (flere og multivariabel) lineær regresjonsmodell fra høy-dimensjonalitet data.

 

Lineære og logistisk regresjonsanalyse

Eksempelprogram for oppretting og tilpassing logistisk regresjon modeller. Også passer en flere lineær regresjonsmodell for sammenligning, og utfører chi-kvadrat tester og beregner Wald statistikk for logistisk regresjon koeffisientene.

 

Få fungerer karakteristisk (ROC) kurver

Eksempelprogrammet demonstrerer hvordan du oppretter og visualisere mottaker drift karakteristisk kurver fra et gitt sett av resultater fra en test eller en klassifisering prosess.

 

Coxs proporsjonal farer

Hvordan utføre overlevelse analyse ved hjelp av Coxs proporsjonal farer modell for både regresjon og prediksjon av tid-sensurert data.

 

Normal Bayes klassifisering

Hva er en Normal Bayes klassifiserer

En Normal Bayes klassifiserer kalles også Naive Bayes klassifisereren.

Ifølge wikipedia

En naive Bayes klassifiserer er et begrep i Bayesisk statistikk håndtere en enkel probabilistisk klassifiserer basert på å bruke Bayes' teorem med sterk (naivt) uavhengighet forutsetninger. En mer beskrivende ordet for den underliggende sannsynlighet modellen ville være "uavhengig funksjonen modellen".

Enkelt sagt forutsetter en naive Bayes klassifiserer at tilstedeværelse (eller fravær) på en bestemt funksjon i en klasse er relatert til tilstedeværelse (eller fravær) av en annen funksjon. For eksempel kan en frukt anses å være en apple hvis det er rød, runde og ca 4" i diameter. Selv om disse funksjonene avhengig av eksistensen av andre funksjoner, vurderer en naive Bayes klassifiserer alle disse egenskapene uavhengig bidra til sannsynligheten for at denne frukten er et eple.

Avhengig av den nøyaktige naturen av sannsynlighet modellen, kan naive Bayes klassifiserere trenes svært effektivt i en overvåket læring. Mange praktiske programmer bruker Parameterestimering av naive Bayes modeller metoden for maksimal sannsynlighet; med andre ord, kanne ettall operere med naive Bayes modellen uten tro på Bayesisk sannsynligheten eller bruke noen Bayesisk metoder.

Til tross for deres naive design og angivelig over-forenklet forutsetninger fungerer naive Bayes klassifiserere ofte mye bedre i mange komplekse reelle situasjoner enn man kunne forvente. Nylig, forsiktig analyse av Bayesisk klassifisering problemet har vist at det er noen teoretiske grunner for tilsynelatende urimelig effekten av naive Bayes klassifiserere. [1] en fordel for naive Bayes klassifisereren er at det krever en liten mengde treningsdata til å beregne parametrene (betyr og avvik av variablene) nødvendig for klassifisering. Fordi uavhengige variablene antas, klasse bare variansen av variablene for hver måtte bli bestemt og ikke hele covariance matrise.

NormalBayes.png

 

K nærmeste naboer

Hva er en K nærmeste naboer klassifiserer

Ifølge wikipedia,

I mønstergjenkjenning er k-nærmeste naboer algoritmen (k-NN) en metode for å klassifisere objekter basert på nærmeste trening eksempler inn funksjonen. k-NN er en type forekomst-basert læring, eller lat læring der funksjonen anslås bare lokalt og alle beregningen er utsatt til klassifisering. Det kan også brukes for regresjon.

 

KNearest.png

 

SVM (Support Vector maskin

Hva er en støtte vektor maskin

Ifølge wikipedia,

Support vector machines (SVMs) er et sett med relaterte veiledet lære metoder som brukes for klassifisering og regresjon. Viser inndataene som to sett av vektorer på en n-dimensjonal plass, bygge en SVM en atskilt hyperplane i dette rommet, som maksimerer margen mellom de to datasettene. Beregne margen, to parallelle hyperplanes er konstruert, en på hver side av de etterfølgende hyperplane, som er "skjøvet mot" de to datasettene. Intuitivt, er en god separasjon oppnådd ved hyperplane som har den største avstanden til de nærliggende datapunkt i begge klassene, siden generelt det større margin lavere generalisering feilen for klassifisereren.

SVM.png

Forventning-maksimering

Hva er en Expectaion-maksimere klassifiserer

Ifølge wikipedia,

En forventning-maksimere (EM) algoritme brukes i statistikk for å finne Maksimal sannsynlighet anslag over parametere i probabilistisk modeller, hvor modellen avhengig ubemerket latente variabler. EM er en iterative metode som bytter mellom utfører en forventning (E) trinn, som beregner en forventning Logg sannsynlighet med hensyn til det aktuelle estimatet av fordeling for latente variablene, og en maksimering (M), som beregner parameterne som maksimerer sannsynligheten for forventet Logg funnet på E trinnet. Disse parameterne brukes deretter til fordelingen av latent variablene i det neste E-trinnet.

 

ExpectationMaximization.png

 

Baksiden-forplantning Neural nettverk simulering

Dette er enkelt baksiden-forplantning nettverk simulering


pic4.png

pic5.png

 

Håndskrift (KDA)

Håndskrevne sifre anerkjennelse ved hjelp av ikke-lineære (flere) Discriminant analyse ved hjelp av kjerner (KDA).

 

Ansiktsgjenkjenning (Haar objektet detektor)

Ansiktsgjenkjenning bruker ansiktsgjenkjenning basert i Haar-lignende rektangulære funksjoner metoden ofte kalt metoden Viola-Jones.

 

Ansiktssporing

Ansikt (eller objektet) sporing bruker Viola-Jones for ansiktsgjenkjenning og Camshift som objekt sporing. Kan brukes i RGB og HSL fargeområder (kan kreve noen innstilling for HSL).

 

Sjakk

PatternRecognizer er en rask maskin lære algoritmen bibliotek. Den inneholder støtte vektor maskin, nevrale nettverk, bayes, boost, k-nærmeste nabo, beslutningstreet..., osv.

Dette eksemplet beskriver lære sjakk styret mønster med støtte vektor maskin, sjakk styret mønsteret er 640 tilfeldig points dannet syntetiske dataset.

2120514_80843662.png

forklaring: rutene er støtte vektorer.

 

Våre partnere

itresearches Discover our Technology Demonstrations : http://t.co/Bm1s6kIFub http://t.co/9JcATBDbUc

Ta kontakt med oss!

Nyhetsbrev

Address

Address:
34 New House, 67-68 Hatton Garden, London, England, EC1N 8JY, City of London
Toll(UK):
+448000786364
Fax(UK) :
+448458520997

About Us

IT Researches ltd is an information technology company & International computer research centre offering a wide variety of 'AI Powered™' IT services for companies and researchers worldwide .

Connet With Us