FindGraph è un grafico, montaggio di curva, e uno strumento di digitalizzazione. Il programma dispone di 10 attacchi generici, tra cui regressione lineare, funzioni logistiche, razionale, di Fourier approssimazione, le reti neurali, oltre a una biblioteca di oltre 500 formule 2D specifici del settore. Built-in guidata consente di applicare curva diversa adatta per scoprire il modello che descrive i dati il migliore. C'è una funzione di selezionare meglio la funzione in forma sulla base di valore minimo dei minimi quadrati, o valore di prova BDS, o (bayesiano criterio di informazioni) valore minimo BIC. FindGraph permette di levigare, interpolare, sottrarre, differenziare, integrare e trasformare i dati e le curve, per applicare l'algoritmo di Douglas-Peucker per la riduzione del numero di punti, di applicare filtri FFT e wavelet, Epanechnikov kernel più liscia, di stimare Hurst o Lyapunov esponente di , applicare SSA, ARIMA, ed estrarre segnali ciclici. Esso include funzionalità di applicare GMDH Polinomiale Neural Network o Funzione a base radiale della rete per adattarsi e di prevedere serie di dati. Analisi Procuste è incluso. Built-in Mago di digitalizzazione vi aiuterà a digitalizzare i dati. Esempi di Excel sono inclusi per imparare come chiamare metodi di automazione per adattarsi e di prevedere serie di dati.
Cosa c'è di nuovo in questa versione:
Versione 2.59:
- Aggiungere funzionalità per trovare soluzione migliore con le condizioni (ad esempio, derivata seconda è positiva in tutto dataset)
- Funzione per applicare regolarizzazione (avanti per stadi regressione lineare algoritmo) per prevenire sovradattamento.
Cosa c'è di nuovo nella versione 2.573:
Versione 2.57:
- Funzione per applicare regolarizzazione (avanti per stadi regressione lineare algoritmo) per prevenire sovradattamento.
- Funzione per trovare il confine decisione nella classificazione di regressione logistica.
Cosa c'è di nuovo nella versione 2.552:
Versione 2.552:
- Epanechnikov kernel quadratica liscia
- Funzione per applicare incrementare (una media ponderata delle previsioni di linee di regressione individuali) in regressione lineare per prevenire sovradattamento.
Limitazioni :
30 giorni di prova
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