NeoNeuro Data Mining

描述

通过易于使用的示例学习数据挖掘。通过方便的应用程序 NeoNeuro 数据挖掘，教计算机进行加法、减法、布尔运算、Fishers Iris 任务甚至国际象棋移动！

你会惊讶于数据挖掘是如何一步步学习国际象棋的，就像一个孩子一样。

与神经网络不同，NeoNeuro 数据挖掘工作速度快，可以回答“我不知道”一些问题，并管理多维任务。

特征：

清晰度，

高速，

处理缺失值，

通用算法解决不同类型的任务。

该程序可以给出单值答案、多个变体或回复“我不知道”。

NeoNeuro 数据挖掘考虑了不同参数之间的相互联系：在国际象棋中，可以连接坐标（移动 FROM 为垂直，移动 TO 为垂直），在金融分析中，可以连接有关货币的数据以将它们与非货币区分开来参数。比如工资和月贷都是同一个维度的钱，但是工作地点和年龄是其他类型的维度（属性）。神经网络的问题在于，他们将工资、月费和工作地点视为三个不同的概念。这是一个很大的限制，在数据挖掘中是固定的。

NeoNeuro 数据挖掘的学习类似于儿童学习。该应用程序犯了与国际象棋学习相同的人为错误。

NeoNeuro 数据挖掘不仅被推荐用于学生的教学目的，而且也被推荐用于解决科学研究中困难的数据挖掘任务。

NeoNeuro 数据挖掘便于帮助学生理解以下课程：人工智能、机器学习、神经网络和数据挖掘的数值方法。

由于其强大的逻辑和几何学习技能，NeoNeuro 数据挖掘专为解决机器人任务而设计。它也被推荐用于医学、金融、生物学中的非结构化数据分析。