Questo libro e il pacchetto software forniscono un complemento ai tradizionali strumenti di analisi dei dati già ampiamente disponibili. Presenta un'introduzione all'analisi dei dati utilizzando le reti neurali. Le funzioni di rete neurale discusse includono reti feed-forward multistrato che utilizzano la propagazione dell'errore all'indietro, ibridi di rete neurale con algoritmo genetico, reti neurali di regressione generalizzata, reti di quantizzazione di apprendimento e mappe di caratteristiche auto-organizzanti. In un ambiente basato su Windows di facile utilizzo offre un'ampia gamma di strumenti di analisi dei dati che di solito non si trovano insieme: questi includono algoritmi genetici, reti probabilistiche, nonché una serie di tecniche correlate che li supportano, in particolare l'analisi della dimensione frattale, l'analisi di coerenza e l'analisi delle informazioni reciproche. Il testo presenta una serie di esempi pratici e casi di studio utilizzando Simulnet, il pacchetto software fornito con il libro. Si presuppone che i lettori abbiano una conoscenza di base dei computer e della matematica elementare. Con queste premesse, il lettore si troverà a condurre rapidamente sofisticate analisi pratiche di set di dati.
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