Изменения
Нет описания правки
===Классификация при помощи MLP===
{{main|Нейронные сети, перцептрон#Пример на языке Java}}Пример классификации с применением <code>weka.classifiers.functions.MultilayerPerceptron</code><ref>[http://weka.sourceforge.net/doc.dev/weka/classifiers/functions/MultilayerPerceptron.html/ Weka, MLP]</ref> <dependency> <groupId>nz.ac.waikato.cms.weka</groupId> <artifactId>weka-stable</artifactId> <version>3.8.0</version> </dependency> '''import''' weka.classifiers.functions.MultilayerPerceptron; '''import''' weka.core.converters.CSVLoader; '''import''' java.io.File; <font color="green">// read train & test datasets and build MLP classifier</font> '''var''' trainds = new DataSource("etc/train.csv"); '''var''' train = trainds.getDataSet(); train.setClassIndex(train.numAttributes() - 1); '''var''' testds = new DataSource("etc/test.csv"); '''var''' test = testds.getDataSet(); test.setClassIndex(test.numAttributes() - 1); '''var''' mlp = new MultilayerPerceptron(); mlp.buildClassifier(train); <font color="green">// Test the model</font> '''var''' eTest = new Evaluation(train); eTest.evaluateModel(mlp, test); <font color="green">// Print the result à la Weka explorer:</font> '''var''' strSummary = eTest.toSummaryString(); System.out.println(strSummary);
===Рекуррентные нейронные сети===
{{Main|Рекуррентные нейронные сети}}
