NeuroXL Package 3.1.2
Bạn sẽ có thể tải xuống trong 5 giây.
Về NeuroXL Package
NeuroXL gói là một mạng thần kinh add-in cho Microsoft Excel. Nó bao gồm Predictor và Clusterizer. NeuroXL Predictor là một công cụ dự báo mạng lưới thần kinh giải quyết nhanh chóng và chính xác các vấn đề dự báo và ước tính trong Microsoft Excel. Nó được thiết kế từ đầu để hỗ trợ các chuyên gia trong việc giải quyết các vấn đề dự báo trong thế giới thực. Giao diện NeuroXL Predictor dễ sử dụng và không yêu cầu kiến thức nâng cao về mạng thần kinh và được tích hợp liền mạch với Microsoft Excel. Năm chức năng truyền dẫn hiện có sẵn để lựa chọn: Ngưỡng, Tiếp tuyến Hyperbolic, Zero-sigmoid dựa trên, Log-sigmoid và Sigmoid lưỡng cực. Hơn nữa, có thể lưu mạng được đào tạo và sau đó tải nó khi cần thiết. NeuroXL Predictor cung cấp dự đoán chính xác và nhanh chóng cho các nhiệm vụ dự báo kinh doanh, tài chính hoặc thể thao của bạn. Được thiết kế như một tiện ích bổ sung cho Microsoft Excel, nó rất dễ dàng để tìm hiểu và sử dụng nhưng đủ mạnh mẽ cho các chuyên gia đòi hỏi khắt khe nhất. NeuroXL Clusterizer là một add-in cho Excel được thiết kế để hỗ trợ các chuyên gia trong lĩnh vực khai thác dữ liệu trong thế giới thực và các nhiệm vụ nhận dạng mẫu. Nó che giấu sự phức tạp tiềm ẩn của các quá trình mạng thần kinh trong khi cung cấp đồ thị và thống kê cho người dùng để dễ dàng hiểu kết quả. NeuroXL Clusterizer chỉ sử dụng các thuật toán và kỹ thuật đã được chứng minh. NeuroXL Clusterizer là một giải pháp để phân tích cụm tiên tiến của dữ liệu đơn giản và phức tạp. Bằng cách khai thác những tiến bộ mới nhất trong trí tuệ nhân tạo và công nghệ mạng thần kinh, nó cung cấp phân cụm chính xác và nhanh chóng. Được thiết kế như một tiện ích bổ sung cho Microsoft Excel, nó rất dễ dàng để tìm hiểu và sử dụng và không yêu cầu nhập khẩu hoặc xuất khẩu dữ liệu. NeuroXL Clusterizer có thể được áp dụng để giải quyết vấn đề trong nhiều ngành công nghiệp và các ngành, bao gồm tài chính, kinh doanh, y học, và khoa học nghiên cứu. Khả năng của NeuroXL Clusterizer để xử lý nhiều, biến thường liên quan đến nhau làm cho nó áp dụng rộng rãi để phân tích cụm dữ liệu thị trường.