Sam Gardnerの2月10日のニューラルネットを使用した予測モデリングに関するライブWebキャストを見逃しましたか？問題ない。それは今利用可能です 4本の短いビデオ 。
パート1：Samは、ニューラルネットワークとJMP Neuralプラットフォームの特性について説明しています。パート2：Samは、単層ニューラルネットを使用してデバイスの電力出力をモデル化する方法（検証方法と隠れノード数の指定方法を含む）を説明します。パート3：Samは、ニューラルネットに対して、予測による実際の応答と残差をプロットし、予測式などを保存します。彼は、バリデーションとトレーニングセットの使い方、混同行列の解釈、混乱率の解釈方法を示しています。パート4：サムが使う JMP Pro 複雑な多層ニューラルネットワークを開発する。彼は線形およびガウスの活性化関数を使用し、ブースティングを介してニューラルネットワークのサイジングを自動化し、不規則な入力を正規化/変換します。Samは、JMPプロジェクトとして彼のジャーナル発表、データテーブル、およびスクリプトをまとめました。彼の例を見てみたいのなら、単純に .jmpprjファイルをダウンロードしてください。 JMPファイル交換からそれをJMPで開きます。（ダウンロードにはSASログインが必要です。）
JMP 9およびJMP ProのNeuralプラットフォームは、豊富なモデリングオプション、高速パフォーマンス、および分析を合理化する計算を提供します。無料で白書 JMP Statistical R&D ManagerのChris Gotwaltが、新しいJMP Neuralプラットフォームで使用される実装アルゴリズムと統計手法について説明しています。本稿の冒頭で、彼はJMP Proでのみ利用可能なオプションと機能を特定しています。
Samのプレゼンテーションは、週1回のMastering JMPライブWebキャストのうちの1つでした。他にも登録できます JMPセッションをマスターするあなたの興味 毎週木曜日に私のブログを訪れて、前週の話題についての詳細を調べてください。
