NeuroXL Clusterizer 4.0.6
Anda boleh memuat turun dalam masa 5 saat.
Tentang NeuroXL Clusterizer
NeuroXL Clusterizer adalah tambahan rangkaian neural untuk Microsoft Excel. NeuroXL Clusterizer adalah tambahan untuk Excel 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 Clusterizer 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 kelompok 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 Ahli Kluster NeuroXL melaksanakan rangkaian neural penganjuran sendiri, yang melakukan pengkategorian dengan mempelajari trend dan hubungan dalam data anda. NeuroXL Clusterizer adalah penyelesaian yang kuat, mudah digunakan dan berpatutan untuk analisis kelompok maju data yang 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 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 Clusterizer boleh digunakan untuk menyelesaikan masalah dalam pelbagai industri dan disiplin, termasuk kewangan, perniagaan, perubatan, dan sains penyelidikan. Keupayaan Ahli Kluster NeuroXL untuk mengendalikan banyak pembolehubah yang sering berkaitan menjadikannya digunakan secara meluas untuk analisis kluster data pasaran. Sebagai contoh, seorang peniaga mungkin ingin kelompok saham sebagai membeli, memegang, atau menjual berdasarkan data sejarah.