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Patern Recognition and Machine Learning Toolbox
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Patern Recognition and Machine Learning Toolbox Bewertungen & Produktdetails

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Patern Recognition and Machine Learning Toolbox Übersicht

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Was ist Patern Recognition and Machine Learning Toolbox?

Mustererkennung und maschinelles Lernen ist eine Matlab-Implementierung der Algorithmen.

Patern Recognition and Machine Learning Toolbox Details
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Patern Recognition and Machine Learning Toolbox Community
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Produktbeschreibung
Mustererkennung und maschinelles Lernen ist eine Matlab-Implementierung der Algorithmen.
Verkäufer
Patern Recognition and Machine Learning Toolbox
Beschreibung

The Pattern Recognition and Machine Learning (PRML) Toolbox is a comprehensive suite of tools designed to facilitate the implementation, experimentation, and evaluation of algorithms typically found in the fields of machine learning and pattern recognition. This toolbox is particularly useful for both academia and industry professionals who are engaged in the development and application of predictive models.Key Features:\n1. Wide Range of Algorithms: The PRML Toolbox includes a variety of algorithms covering supervised, unsupervised, and semi-supervised learning methods. This includes popular algorithms for classification, regression, clustering, and dimensionality reduction.2. Flexibility and Extensibility: Designed with flexibility in mind, users can easily modify existing algorithms or add new ones. This makes it an ideal platform for experimentation and testing new ideas in machine learning.3. Educational Resource: The toolbox complements the widely acclaimed book "Pattern Recognition and Machine Learning" by Christopher Bishop, serving as a practical resource for understanding and implementing the statistical techniques described in the book.\n \n4. Open Source: Hosted on GitHub, the toolbox encourages collaboration and contributions from the global machine learning community, facilitating improvements and the incorporation of cutting-edge advancements.5. User-Friendly Interface: Though powerful, the toolbox is designed to be accessible for users of different skill levels, including those who might be relatively new to machine learning.Visit the project\'s Github page at [http://prml.github.io/](http://prml.github.io/) to access the code, detailed documentation, and community support. Whether you are a student, educator, researcher, or industry professional, the PRML Toolbox is a valuable resource for advancing your work in machine learning and pattern recognition.

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11 Patern Recognition and Machine Learning Toolbox Bewertungen

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Hier die Erklärung wie dies gewährleistet ist.
BD
Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter)
"Insgesamt eine gute Plattform für das Training des Modells zur Bildklassifizierung und -erkennung."
Was gefällt dir am besten Patern Recognition and Machine Learning Toolbox?

Es ist eine fertige Plattform, die es Ihnen ermöglicht, ein Modell mit weniger Aufwand zu trainieren. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Patern Recognition and Machine Learning Toolbox?

Kein Platz für ausreichende Anpassung in der Modellklassifizierung Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Meryem S.
MS
Maître de conférences
Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter)
"Ein vollständiger Werkzeugkasten für ML-Anwendungen"
Was gefällt dir am besten Patern Recognition and Machine Learning Toolbox?

Es ist ein gutes Werkzeug zum schnellen Testen von ML-Algorithmen. Es ist sehr nützlich und bietet mehrere Algorithmen an. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Patern Recognition and Machine Learning Toolbox?

Es benötigt eine bessere Dokumentation. Es ist auf den ersten Blick etwas schwer zu verstehen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Kunal R.
KR
Member Of Technical Staff
Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter)
"Bündel von maschinellen Lernalgorithmen"
Was gefällt dir am besten Patern Recognition and Machine Learning Toolbox?

Da ich ein Forschungsstipendiat bin, habe ich viele Male daran gearbeitet und ich danke Matlab wirklich für ein solches Paket, das aus allen benötigten Algorithmen besteht, und ich kann diese Algorithmen direkt verwenden. Es bietet auch Unterstützung für Benutzer, damit niemand Schwierigkeiten hat, es zu verwenden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Patern Recognition and Machine Learning Toolbox?

Es kann einige weitere Algorithmenunterstützungen enthalten. Seine Dokumentation ist schlecht, sie könnte auf attraktivere Weise mehr enthalten ... Aber es ist gut. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Verifizierter Benutzer in Computersoftware
BC
Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter)
"Guter Werkzeugkasten zur Lösung von Machine-Learning-Problemen"
Was gefällt dir am besten Patern Recognition and Machine Learning Toolbox?

Es gibt keine externe Abhängigkeit. Es ist rein in der MATLAB-Sprache. Es wächst schnell in seiner Nutzung. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Patern Recognition and Machine Learning Toolbox?

Es erfordert auch das Statistics Toolbox und das Image Processing Toolbox. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Tanmayan P.
TP
Volunteer Student Researcher
Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter)
"Schöne Verbindung mit dem Buch"
Was gefällt dir am besten Patern Recognition and Machine Learning Toolbox?

Dieser Werkzeugkasten ist ein MATLAB-zentrierter Werkzeugkasten, der eine Ergänzung zum Bishop-Buch darstellt und daher großartig ist, wenn ich einen einfachen Code ausführen muss, um zu sehen, wie bestimmte Algorithmen funktionieren. Die Visualisierungen sind der beste Teil. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Patern Recognition and Machine Learning Toolbox?

Das Installieren des Pakets kann manchmal eine Unannehmlichkeit sein. Ich habe von Fällen gehört, in denen die setup.m-Datei nicht funktionierte, von meinen Freunden. Dies kann jedoch bis zu einem gewissen Grad gemildert werden, indem der Ordner zur MATLAB-Pfadvariable hinzugefügt wird. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Verifizierter Benutzer in Höhere Bildung
GH
Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter)
"Dieser Werkzeugkasten ist ein Retter."
Was gefällt dir am besten Patern Recognition and Machine Learning Toolbox?

Ich nutze die Mustererkennungs- und maschinelles Lernen-Toolboxen in Matlab erheblich, hauptsächlich für meine Forschung. Diese sind sehr nützlich, da sie Module für das Ausführen mehrerer Algorithmen zur Mustererkennung/maschinelles Lernen enthalten. Diese können leicht an jede Plattform, einschließlich mobiler Geräte, angepasst werden und sparen viel Zeit, die sonst für das Codieren und Programmieren aufgewendet würde. Sehr benutzerfreundlich und von studentischen Forschern sehr geschätzt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Patern Recognition and Machine Learning Toolbox?

Die Lernkurve für Matlab ist im Allgemeinen ziemlich steil, aber diejenigen, die mit einer Programmiersprache vertraut sind, sollten es schnell erlernen können. Unsere Universität bietet es kostenlos für Studenten und Dozenten an, andernfalls sind die Kosten für die Produkte hoch (wenn man sie für den persönlichen Gebrauch kauft). Insbesondere erhebt das Unternehmen eine jährliche Wartungsgebühr für einige ihrer Produkte, was bedeutet, dass man weiterhin zahlen muss, selbst nachdem man das Produkt von ihnen gekauft hat. Ich wünschte, es wäre erschwinglicher für eine breitere Nutzung. Ich benutze das Produkt im Moment nicht und schaue mir stattdessen einige günstigere Alternativen an. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Nikhil G.
NG
Part Time Trainer
Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter)
"Mustererkennung und Maschine ist erforderlich für Automatisierungsumgebung"
Was gefällt dir am besten Patern Recognition and Machine Learning Toolbox?

Am besten für die Automatisierung des Prozesses wie Dokumentenerkennung und -auswahl, wobei wir mit diesem Werkzeugkasten Dokumentenmuster erkennen können und mit regulären Ausdrücken den Prozess des Ausfüllens von Formularen automatisieren können. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Patern Recognition and Machine Learning Toolbox?

Sie können das Modell nicht blind anwenden, eine mathematische und algorithmische Grundlage ist erforderlich. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Verifizierter Benutzer in Forschung
GF
Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter)
"Nützlich für die Forschung"
Was gefällt dir am besten Patern Recognition and Machine Learning Toolbox?

Hilfreich für die Forschung. Reduziert viel Code, der für die Implementierung benötigt wird. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Patern Recognition and Machine Learning Toolbox?

Kann eine detailliertere Dokumentation oder ein Tutorial haben. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Verifizierter Benutzer in Biotechnologie
GB
Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter)
"Dieser Werkzeugkasten ist ein großartiges Werkzeug, das man haben sollte, nachdem man gelernt hat, wie man die Funktionen implementiert und es benutzt."
Was gefällt dir am besten Patern Recognition and Machine Learning Toolbox?

Die verschiedenen Algorithmen, die im Werkzeugkasten für maschinelles Lernen und Mustererkennung vorhanden sind. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Patern Recognition and Machine Learning Toolbox?

Der Werkzeugkasten ist etwas komplex zu verstehen und zu benutzen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Verifizierter Benutzer in Computersoftware
GC
Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter)
"Es ist ein Paket für alle ML-Bedürfnisse."
Was gefällt dir am besten Patern Recognition and Machine Learning Toolbox?

Es ist ein unverzichtbares Paket für alle ML-Bedürfnisse. Es besteht aus weit verbreiteten Techniken des maschinellen Lernens. Es ist sehr gut dokumentiert und leicht für Anfänger zu erlernen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Patern Recognition and Machine Learning Toolbox?

Es gibt Raum für Verbesserungen bei Speicheroptimierungen. Unterstützung für die Grafikeinheit muss verbessert werden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Preise

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