Chris Gotwalt逐步介紹了JMP中的機器學習。主題包括；
-建模簡介（欠擬合和過擬合模型看起來像， ROC曲線，為什麼我們使用保留驗證）
--機器學習（需要多少數據，不同的技術）
--驗證列設置（何時進行分層，分組或使用能源部候選人集）
--處理丟失的數據（要歸因還是不歸因，這是問題嗎？附件是有關ADI方法歸因）
要全面了解JMP中的機器學習，請嘗試免費的第7單元JMP STIPs類
