您是否錯過了Sam Gardner在2月10日使用神經網絡進行預測建模的網絡直播？沒問題。它現在可用四個短片 。
第1部分：Sam描述了神經網絡和JMP神經平台的特徵。第2部分：Sam演示瞭如何使用單層神經網絡來模擬設備功率輸出，包括如何指定驗證方法和隱藏節點的數量。第3部分：Sam繪製神經網絡的實際預測響應和殘差，保存預測公式等。他展示瞭如何使用驗證和訓練集，解釋混淆矩陣和解釋混淆率。第4部分：Sam使用 JMP Pro 開發複雜的多層神經網絡。他使用線性和高斯激活函數，通過增強自動化神經網絡大小，並對不規則輸入進行歸一化/變換。Sam將他的期刊演示文稿，數據表和腳本捆綁為JMP項目。如果你想簡單地完成他的例子下載.jmpprj文件從JMP文件交換中，在JMP中打開它。（需要SAS登錄才能下載。）
JMP 9和JMP Pro中的神經平台提供了豐富的建模選項，快速的性能和計算，簡化了分析。在一個免費的白皮書 ，JMP統計研發經理Chris Gotwalt描述了新JMP神經平台使用的實現算法和統計方法。在本文的開頭，他確定了哪些選項和功能僅在JMP Pro中可用。
Sam的演講是一系列每週Mastering JMP現場網絡直播中的一個。您可以註冊其他掌握JMP會議你感興趣的。每週四訪問我的博客，查看有關上週主題的更多信息。
