El algoritmo de serie temporal de Microsoft utiliza una combinación de análisis ARIMA y regresión lineal basada en árboles de decisión para analizar los datos relacionados con el tiempo, como las ventas mensuales o los beneficios anuales. Los patrones que detecta se pueden usar para predecir valores de estadios temporales futuros. El algoritmo se puede personalizar para que use el método del árbol de decisión, ARIMA o ambos.
El algoritmo de red neuronal de Microsoft utiliza un método de degradado para optimizar los parámetros de las redes multicapa ...
El algoritmo de reglas de asociación de Microsoft genera reglas que describen los elementos con mayores probabilidades de ...
El algoritmo de regresión lineal de Microsoft es un algoritmo de regresión que funciona bien con los modelos de regresión. ...
El algoritmo de regresión logística de Microsoft es un algoritmo de regresión que funciona bien con los modelos de regresión. ...
El algoritmo de serie temporal de Microsoft utiliza una combinación de análisis ARIMA y regresión lineal basada en árboles ...
El algoritmo de serie temporal no pudo asignar la memoria necesaria para el procesamiento del modelo de minería de datos ...
El algoritmo especificado no puede controlar columnas del modelo de minería de datos '%{modelname/}' con contenido de tipo ...
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