Discipliniste outil de modélisation et de prédiction puissants et faciles à utiliser.
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Discipliniste Classement & Résumé

Discipliniste Mots clés

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Discipliniste La description

Outil de modélisation et de prédiction puissante, facile à utiliser. KnowleDgeminer est un outil de modélisation et de prédiction puissante et facile à utiliser conçu pour prendre en charge le processus d'extraction des connaissances provenant de données sur un niveau hautement automatisé.LowLowDeDGeminer est un outil de renseignement artificiel conçu pour extraire facilement les connaissances cachées à partir de données.Il fonctionne sur deux avancées. Technologies de modélisation auto-organisant: Méthode de groupe de manutention de données (GMDH) et complexité analogique.Built sur les principes de cybernétiques de l'auto-organisation, Knowledgeminer apporte des capacités de modélisation haut de gamme à votre bureau.kywedgegeminer peut vous aider à répondre aux questions telles que: · Environnement: "Environnement:" Environnement: "Environnement:" Est-ce que la Terre se réchauffe? "· Économie:" Quand les États-Unis vont-ils récupérer de la récession? "· Finance:" Quel sera le cours de clôture de mon stock préféré? "· Marchés:" Combien devrions-nous facturer notre nouveau produit ? "· C'est aussi excellent pour: écologie, biotechnologie, chimie, mathématiques, sociologie, ingénierie, médecine et bien plus encore. Voici quelques caractéristiques essentielles de "KnowleDgeminer": · Seulement des informations prioriales minimales et incertaines sur le système sont nécessaires. Cela signifie, même si vous n'avez aucune expérience dans la modélisation, l'analyse des données ou la conception d'un réseau de neurones, vous pourrez modéliser, analyser et prédire des relations complexes de presque tout type de système. · Un processus d'apprentissage très rapide et efficace pour un ordinateur personnel. Cela signifie que vous pouvez résoudre des problèmes sur votre bureau dans un délai raisonnable que vous n'avez peut-être jamais pensé possible. · Modélisation des échantillons de données courts et bruyants. Cela signifie que vous pouvez faire face à un problème tel quel et ne pas avoir à construire des conditions artificielles pour votre méthode de modélisation pour le faire fonctionner. · Sortie d'un modèle de manière optimale complexe. Généralement, vous pouvez être sûr d'obtenir un modèle à la fin du processus de modélisation automatisé qui peut être attendu à ne pas être surveillé. Les modèles surversés ne sont pas en mesure de prédire des relations inhérentes entre les variables. · Sortie d'un modèle analytique en tant que composant d'explication transparent. Cela signifie que vous pouvez évaluer le modèle analytique pour expliquer les résultats obtenus immédiatement après la modélisation. · Knowledgeminer 5.0 fonctionne sur trois algorithmes de modélisation d'apprentissage inductifs avancés. Exigences: · Mac g3 / 350 MHz ou meilleur (y compris les Mac basés sur Intel) recommandés Limites: · Cette démo est limitée de plusieurs manières, y compris l'incapacité de sauvegarder, d'imprimer ou d'accepter plus de 25 variables d'entrée. Quoi de neuf dans cette version: · Nous vous recommandons de télécharger et de l'installer la combinaison (YX) et le savoir-liner. Ceci est une mise à niveau de la seule partie de l'emballeuse de connaissances. · courbes de coût ajoutées pour afficher des modèles de classification optimisés sensibles aux coûts. · Étude de cas d'Intelligence Business Intelligence Version 1.0.8. · Affectation de la valeur de classe pour les modèles de classification dans le rapport de modèle.

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