KnowledgeMiner. Ferramenta de modelagem e previsão poderosa, fácil de usar.
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KnowledgeMiner. Classificação e resumo

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KnowledgeMiner. Descrição

Ferramenta poderosa e fácil de usar e ferramenta de previsão. O KnowLedgeMiner é uma ferramenta poderosa e de previsão de fácil utilização e ferramenta de previsão projetada para suportar o processo de extração de conhecimento a partir de dados em um nível altamente automatizado.KnowledGeminer é uma ferramenta de inteligência artificial projetada para extrair facilmente o conhecimento oculto do Data.it funciona em dois avançados Tecnologias de modelagem auto-organizadora: Método de Grupo de Manuseio de Dados (GMDH) e complexidade analógica.Built Os princípios cibernéticos da auto organização, o KnowledgeMiner traz capacidades de modelagem de alta qualidade para o seu desktop.nowledgeminer pode ajudá-lo a responder perguntas como: · Ambiente: " A terra ficando mais quente? "· Economia:" Quando os EUA se recuperarão da recessão? "· Finanças:" Qual será o preço de fechamento do meu estoque favorito? "· Mercados:" Quanto devemos cobrar pelo nosso novo produto ? "· Também é excelente para: ecologia, biotecnologia, química, matemática, sociologia, engenharia, medicina e muito mais. Aqui estão algumas características principais do "Knowledgeminer": · Somente informações mínimas, incertas de uma priori sobre o sistema. Isso significa que, mesmo que você não tenha experiência em modelagem, análise de dados ou projetar uma rede neural, poderá modelar, analisar e prever relacionamentos complexos de quase qualquer tipo de sistema. · Um processo de aprendizagem muito rápido e eficaz para um computador pessoal. Isso significa que você pode resolver problemas em sua área de trabalho em um tempo razoável que você nunca pode ter pensado possível. · Modelar amostras de dados curtas e barulhentas. Isso significa que você pode lidar com um problema como é e não precisa construir condições artificiais para o seu método de modelagem para obtê-lo funcionar. · Saída de um modelo optimamente complexo. Geralmente, você pode ter certeza de obter um modelo no final do processo de modelagem automatizado que pode ser esperado para não ser despedido. Os modelos excessivos não são capazes de prever relacionamentos inerentes entre variáveis. · Saída de um modelo analítico como um componente de explicação transparente. Isso significa que você pode avaliar o modelo analítico para explicar os resultados obtidos imediatamente após a modelagem. · O KnowledGeminer 5.0 funciona em três avançados algoritmos de modelagem de aprendizagem indutiva. Requisitos: · Mac G3 / 350 MHz ou melhor (incluindo Macs baseados em Intel) recomendado Limitações: · Esta demonstração é limitada de várias maneiras, incluindo a incapacidade de salvar, imprimir ou aceitar mais de 25 variáveis de entrada. O que há de novo nesta versão: · Recomendamos fazer o download e instalação da combinação (yx) e knowledgeiner. Esta é uma atualização para apenas a parte do knowledgeiner do pacote. · curvas de custo adicionadas para exibir modelos de classificação sensíveis ao custo otimizado. · Business Intelligence Case Study App versão 1.0.8. · Atribuição de valor de classe para modelos de classificação no relatório do modelo.

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