Chris Gotwalt逐步介绍了JMP中的机器学习。主题包括；
-建模简介（欠拟合和过拟合模型看起来像， ROC曲线，为什么我们使用保留验证）
--机器学习（需要多少数据，不同的技术）
--验证列设置（何时进行分层，分组或使用能源部候选人集）
--处理丢失的数据（要归因还是不归因，这是问题吗？附件是有关ADI方法归因）
要全面了解JMP中的机器学习，请尝试免费的模块7 JMP STIPs类
