ソフトウェアのスクリーンショット:
FindGraphはグラフ、カーブフィッティング、およびデジタル化するツールです。プログラムは、線形合理的回帰、ロジスティック関数、フーリエ近似、ニューラルネットワーク、プラス500以上の業界固有の2D式のライブラリーを含む10の一般的なフィットを提供しています。ビルトインウィザードは異なる曲線を適用する最良のデータを記述するモデルを発見するためにフィットするのに役立ちます。最小二乗値、またはBDS試験値、または最小BIC（ベイズ情報量基準）値に基づいて最適なフィット関数を選択するための機能があります。 FindGraphは、FFTとウェーブレットフィルタを適用するために、ポイント数を減少させるためのダグラス・Peuckerアルゴリズムを適用するために、データと曲線を滑らかに補間し、減算、差別化、統合、および変換することができ、Epanechnikovはスムーズなカーネル、ハーストやリアプノフ指数を推定します、SSA、ARIMAを適用するために、および環状の信号を抽出するために。それは、フィットするとデータ系列を予測するGMDH多項式ニューラルネットワークや放射基底関数ネットワークを適用する機能が含まれています。プロクラステス分析が含まれています。内蔵デジタル化のウィザードは、あなたがデータをデジタル化するのに役立ちます。 Excelの例が収まるように自動化メソッドを呼び出すために、データ系列を予測する方法を学習するために含まれています。
このリリースで新しく追加されます：
バージョン2.59ます：
条件にベストフィットを見つけるために、機能を追加します（例えば、二次導関数は、すべてのデータセットに正）
過学習を防ぐために、正則（フォワード段階的な線形回帰アルゴリズム）を適用する機能。
どのバージョン2.573で新しく追加されます：
バージョン2.57ます：
過学習を防ぐために、正則（フォワード段階的な線形回帰アルゴリズム）を適用する機能。
ロジスティック回帰分類における決定境界を見つけることがあります。
どのバージョン2.552で新しく追加されます：
バージョン2.552ます：
スムーズなEpanechnikov二次カーネル
過剰適合を防止するために、線形回帰で（個々の回帰直線の予測値の加重平均）を適用するためのブースト機能。
制限：
30日間の試用
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