샘 네트 (Sam Gardner)의 2 월 10 일 실시간 웹 캐스트에서 신경망을 사용하는 예측 모델링을 놓쳤습니까? 문제 없어. 현재 사용 가능합니다. 4 개의 짧은 비디오 .
1 부 : Sam은 신경 네트워크와 JMP 신경 플랫폼의 특성을 설명합니다.2 부 : Sam은 검증 방법 및 숨겨진 노드의 수를 지정하는 방법을 포함하여 장치 전원 출력을 모델링하기 위해 단일 레이어 신경망을 사용하는 방법을 보여줍니다.3 부 : Sam은 신경망에 대한 실제 응답 및 잔차를 플롯하고 예측 수식 등을 저장합니다. 그는 검증 및 훈련 세트를 사용하고, 혼란 행렬을 해석하며, 혼동 율을 해석하는 방법을 보여줍니다.4 부 : Sam이 사용하는 JMP Pro 복잡한 다중 계층 신경망을 개발할 수 있습니다. 그는 선형 및 가우시안 활성화 함수를 사용하고, 증폭을 통해 신경 네트워크 크기를 자동화하고 불규칙한 입력을 정규화 / 변형합니다.Sam은 일지 프리젠 테이션, 데이터 테이블 및 스크립트를 JMP 프로젝트로 번들로 제공했습니다. 그의 예를 통해 걷고 싶다면 간단하게 .jmpprj 파일을 다운로드하십시오. JMP 파일 교환에서 가져 와서 JMP에서 엽니 다. (SAS 로그인을 다운로드해야합니다.)
JMP 9 및 JMP Pro의 Neural 플랫폼은 분석을 간소화하는 다양한 모델링 옵션, 빠른 성능 및 계산 기능을 제공합니다. 무료로 백지 , JMP Statistical R & D Manager 인 Chris Gotwalt는 새로운 JMP Neural 플랫폼에서 사용되는 구현 알고리즘과 통계 방법에 대해 설명합니다. 논문 초반에 그는 JMP Pro에서만 사용할 수있는 옵션과 기능을 확인합니다.
Sam의 프레젠테이션은 매주 열리는 Mastering JMP 라이브 웹 캐스트 시리즈 중 하나였습니다. 다른 사람에게 등록 할 수 있습니다. JMP 세션 마스터하기 관심있어. 매주 목요일에 내 블로그를 방문하여 지난주의 주제에 대한 자세한 정보를 확인하십시오.
