Haben Sie Sam Gardners Live-Webcast vom 10. Februar über Predictive Modeling mit neuronalen Netzen verpasst? Kein Problem. Es ist jetzt als verfügbar vier kurze videos .
Teil 1: Sam beschreibt neuronale Netzwerke und Eigenschaften der JMP Neural-Plattform.Teil 2: Sam demonstriert die Verwendung von einschichtigen neuronalen Netzen zur Modellierung der Geräteleistung, einschließlich der Angabe der Validierungsmethode und der Anzahl verborgener Knoten.Teil 3: Sam zeichnet die tatsächlich vorhergesagten Antworten und Residuen für das neuronale Netz auf, speichert Vorhersageformeln und mehr. Er zeigt, wie man Validierungs- und Trainingssätze verwendet, Verwirrungsmatrizen und Verwirrungsraten interpretiert.Teil 4: Sam verwendet JMP Pro Entwicklung komplexer mehrschichtiger neuronaler Netzwerke. Er verwendet lineare und Gaußsche Aktivierungsfunktionen, automatisiert die Größenänderung von neuronalen Netzwerken durch Anheben und normalisiert / transformiert unregelmäßige Eingaben.Sam bündelte seine Journalpräsentation, Datentabellen und Skripts als JMP-Projekt. Wenn Sie seine Beispiele einfach durchgehen möchten Laden Sie die .jmpprj-Datei herunter aus dem JMP File Exchange und öffnen Sie es in JMP. (Zum Anmelden ist ein SAS-Login erforderlich.)
Die Neural-Plattform in JMP 9 und JMP Pro bietet umfangreiche Modellierungsoptionen, schnelle Leistung und Berechnungen, die die Analyse rationalisieren. In einem freien weißes Papier , JMP Statistical R & D Manager Chris Gotwalt beschreibt die Implementierungsalgorithmen und statistischen Methoden der neuen JMP Neural-Plattform. Zu Beginn der Arbeit stellt er fest, welche Optionen und Funktionen nur in JMP Pro verfügbar sind.
Sams Präsentation war eine von wöchentlichen Mastering-JMP-Live-Webcasts. Sie können sich für andere registrieren JMP-Sitzungen beherrschen das interessiert dich Besuchen Sie meinen Blog jeden Donnerstag, um weitere Informationen zum Thema der letzten Woche zu erhalten.
