MathematicaForPrediction

Leitbild

Dieses Open -Source -Projekt ist für Mathematica -Implementierungen statistischer und maschineller Lernalgorithmen (WolFram Language) vorgesehen, die für die Datenanalyse, Prognose, Vorhersage und Empfehlungssysteme verwendet werden können.

Lizenzfragen

Alle Codedateien und ausführbaren Dokumente sind mit der Lizenz GPL 3.0. Weitere Informationen finden Sie unter http://www.gnu.org/licenses/.

Alle Dokumente sind mit der Lizenz Creative Commons Attribution 4.0 International (CC nach 4.0). Weitere Informationen finden Sie unter https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

Organisation

Die Implementierungen der Algorithmen finden Sie in Mathematica -Paketdateien ("*.m").

Erklärungen oder Präsentationen zu den Algorithmen finden Sie in Mathematica Notebook -Dateien ("*.nb"), in PDF -Dateien oder in Markdown -Dateien.

Hier sind einige ziemlich einzigartig für die Mathematica / WL -Landschaftsalgorithmen:

• Mosaikdiagramme
• Ausreißerkennungen
• Assoziative Regeln finden
• Präfixbäume (Versuche)
• Quantile Regression
• Tschernoff Gesichter
• Nicht negative Matrixfaktorisierung (NNMF)
• Unabhängige Komponentenanalyse (ICA)
• Empfängerbetriebsmerkmal (ROC)
• Klassifikator -Ensembles
• Rahmen für lineare Vektorraumdarstellungen von Dokumentsammlungen
• Element-Item-Empfehlungsrahmen basierend auf spärlichen linearen Algebra
• Generator von naiven Bayes'schen Klassifikatoren (NBCs)
• Funktionale Parser
• Software Monad Generator

Die implementierten Algorithmen sind (normalerweise) gut dokumentiert. Es gibt eine angemessene Anzahl von Dokumenten mit zugehörigen Anwendungen. Es gibt auch monadische Programmierimplementierungen, die eng mit den "Hauptverzeichnis" -Paket zusammenhängen.

Einige der oben aufgeführten Pakete haben:

• Implementierungen des Gegenstücks in Python, R oder anderen Sprachen
• Verwandte Wolfram -Funktionsrepository -Funktionen

(Der Code im R-Verzeichnis in diesem Repository wird jedoch nicht aktualisiert, er wird nur für Referenzen aufbewahrt. Siehe den entsprechenden, aktiv bearbeiteten, engagierten Repository R-Packages.)

Assoziiertes Blog (bei WordPress)

Es gibt einen Blog, der mit diesem Projekt verbunden ist, siehe Mathematicaforprediction bei WordPress.

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Unterstützung und Wertschätzung

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Anton Antonov
04.07.2013, Florida, USA
11.01.2017, Florida, USA (aktualisiert)
09.17.2019, Florida, USA (aktualisiert)
29.10.2022, Florida, USA (aktualisiert)