NeuroXL Classifier 3.0.1
Anda boleh memuat turun dalam masa 5 saat.
Tentang NeuroXL Classifier
NeuroXL Classifier adalah tambahan rangkaian neural untuk Microsoft Excel. NeuroXL Classifier (ClassifierXL) adalah tambahan untuk Excel yang direka untuk membantu pakar dalam perlombongan data dunia sebenar dan tugas pengiktirafan corak. Ia menyembunyikan kerumitan asas proses rangkaian neural sambil menyediakan graf dan statistik untuk pengguna mudah memahami keputusan. NeuroXL Classifier hanya menggunakan algoritma dan teknik yang terbukti, dan mengintegrasikan dengan lancar dengan Microsoft Excel. Rangkaian neural adalah teknologi yang terbukti, digunakan secara meluas untuk menyelesaikan masalah klasifikasi yang kompleks. Longgar dimodelkan selepas otak manusia, rangkaian neural saling berkaitan dengan pemproses bebas yang, dengan menukar sambungan mereka (dikenali sebagai latihan), mempelajari penyelesaian kepada masalah. Perisian NeuroXL Classifier melaksanakan rangkaian neural penganjuran sendiri, yang melakukan pengkategorian dengan mempelajari trend dan hubungan dalam data anda. NeuroXL Classifier adalah penyelesaian yang kuat, mudah digunakan dan berpatutan untuk klasifikasi maju data mudah dan kompleks. Dengan memanfaatkan kemajuan terkini dalam kecerdasan buatan dan teknologi rangkaian neural, ia menyampaikan klasifikasi yang tepat dan cepat. Direka sebagai tambahan kepada Microsoft Excel, ia mudah dipelajari dan digunakan dan tidak memerlukan pengimportan atau pengeksportan data. Lima fungsi penghantaran kini tersedia untuk dipilih: Ambang, khemah Hyperbolic, sigmoid log berasaskan sifar, Log-sigmoid dan Bipolar sigmoid. Selain itu, adalah mungkin untuk menyelamatkan rangkaian terlatih dan kemudian memuatkannya apabila perlu. NeuroXL Classifier boleh digunakan untuk menyelesaikan masalah dalam pelbagai industri dan disiplin, termasuk kewangan, perniagaan, perubatan, dan sains penyelidikan. Keupayaan NeuroXL Classifier untuk mengendalikan banyak pembolehubah yang sering berkaitan menjadikannya digunakan secara meluas untuk mengklasifikasikan data pasaran. Sebagai contoh, seorang peniaga mungkin ingin mengklasifikasikan stok sebagai membeli, memegang, atau menjual berdasarkan data sejarah.