oracle 머신러닝 지원 알고리즘
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작성자 미친새 작성일 20-10-27 14:18 조회 7,256 댓글 0본문
. Apriori (11g 이상)
. CUR Matrix Decomposition (18c 이상)
. Decision Tree (11g 이상)
. Expectation Maximization (12c 이상)
. Explicit Semantic Analysis (12c 이상)
. Exponential Smoothing (18c 이상)
. Generalized Linear Models (11g 이상)
. k-Means (11g 이상)
. Minimum Description Length (11g 이상)
. Multivariate State Estimation Technique - Sequential Probability Ratio Test (20c 이상)
. Naive Bayes (11g 이상)
. Neural Network (18c 이상)
. Non-Negative Matrix Factorization (11g 이상)
. O-Cluster (11g 이상)
. R Extensibility (18c 이상)
. Random Forest (18c 이상)
. Singular Value Decomposition (12c 이상)
. Support Vector Machines (11g 이상)
. XGBoost (20c 이상)
. CUR Matrix Decomposition (18c 이상)
. Decision Tree (11g 이상)
. Expectation Maximization (12c 이상)
. Explicit Semantic Analysis (12c 이상)
. Exponential Smoothing (18c 이상)
. Generalized Linear Models (11g 이상)
. k-Means (11g 이상)
. Minimum Description Length (11g 이상)
. Multivariate State Estimation Technique - Sequential Probability Ratio Test (20c 이상)
. Naive Bayes (11g 이상)
. Neural Network (18c 이상)
. Non-Negative Matrix Factorization (11g 이상)
. O-Cluster (11g 이상)
. R Extensibility (18c 이상)
. Random Forest (18c 이상)
. Singular Value Decomposition (12c 이상)
. Support Vector Machines (11g 이상)
. XGBoost (20c 이상)
첨부파일
- 오라클 DBMS 내에서 무료로 제공하는 머신러닝 알고리즘 Machine Learning Algorithm.pdf (969.1K) 0회 다운로드 | DATE : 2020-10-27 14:19:46
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