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Machine Learning Techniques and Smart Grid Applications: A Review

机译:机器学习技术和智能电网应用:综述

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摘要

Machine learning tools are computations useful in data processing to find hidden patterns or the prediction of results. The objective of this document is to compare the most used techniques of machine learning, such as: Vector Machine Support, Descriptive Discriminant Analysis, Decision Trees and Neural Networks, in Smart Grid applications. To this end, an investigation is carried out in relevant publications of the current literature.
机译:机器学习工具是在数据处理中有用的计算,以查找隐藏模式或结果的预测。 本文档的目的是比较机器学习最常用的技术,例如:智能电网应用中的矢量机器支持,描述性判别分析,决策树和神经网络。 为此,在目前文献的相关出版物中进行了调查。

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