焦點特色

非線性流程

選取多層感知器 (MLP) 或徑向基底函數 (RBF)。兩者均使用前饋架構—資料只透過節點的隱藏層從輸入節點移到輸出節點。

網路視覺化

以視覺化方式顯示類神經網路的相關資訊,包括應變數、輸入和輸出單元數、隱藏層和單元數,以及動作函數。

圖形顯示

選擇以表格或圖形顯示結果。將選用的臨時變數儲存至作用中的資料集。以 XML 檔案格式匯出模型,以便對未來資料進行評分。

控制流程

指定應變數(可以是尺度、類別,也可以是兩者的組合)。透過選擇如何分割資料集、使用何種架構,以及要在分析中應用哪些運算資源,以調整每個流程。

與其他流程結合

以傳統統計技術確認神經網路結果。在許多方面獲得更清晰的洞察,包括市場調查、資料庫行銷、財務分析、營運分析和醫療保健。

技術詳細資料

軟體需求

IBM SPSS Neural Networks 需要有效的 IBM SPSS Statistics Base 授權。

  • 必要條件:IBM SPSS Statistics

硬體需求

  • 處理器:2 GHz 或更快
  • 顯示器:1024*768 或更高
  • 記憶體:需要 4 GB RAM,建議 8 GB RAM 或更多
  • 磁碟空間:2 GB 或更多

瞭解如何運作

立即購買與開始使用