构建神经网络模型方法,神经网络建立数学模型

NeuroSolutions for Excel这个功能可以实现多种神经网络嘛？

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神经网络是一种能适应新环境的系统，它针对过去经验(信息)的重覆学习，而具有分析、预测、推理、分类等能力，是当今能够仿效人类大脑去解决复杂问题的系统，比起常规的系统(使用统计方法、模式识别、分类、线性或非线性方法)而言，以神经网络为基础的系统具有更强大的功能和分析问题技巧，可以用来解决信号处理、仿真预测、分析决策等复杂的问题。

目前，神经网络已被广泛应到了数据密集型企业。本文主要介绍神经网络的应用领域以及推荐一款目前市场上功能最强大的神经网络软件NeuroSolutions。

神经网络的应用领域流程建模与控制（ProcessModelingandControl）为物理设备创建一个神经网络模型，通过该模型来决定设备的最佳控制设置。

机器故障诊断（MachineDiagnostics）当检测到机器出现故障时，系统可以自动关闭机器。

证券管理（PortfolioManagement）以一种高回报、低风险的方式分配证券资产进行投资。

目标识别（TargetRecognition）通过视频或者红外图像数据检测是否存在敌方目标，被广泛运用于军事领域。

医学诊断（MedicalDiagnosis）通过分析报告的症状和MRI、X-射线图像数据，协助医生诊断。信用评级（CreditRating）根据财务状况，自动对公司或者个人进行信用评级。

目标市场（targetedmarketing）根据统计学，找出对营销活动反响率最高的人群。语音识别（VoiceRecognition）将语音转换为ASCII文本。

经济预测（FinancialForecasting）通过历史安全数据预测未来经济活动的安全性。

质量控制（QualityControl）将照相机或传感器绑定到生产过程的最后环节，自动检查产品是否有缺陷。

智能搜索（IntelligentSearching）互联网搜索引擎会基于用户过去的行为提供最相关的内容和广告。欺诈检测（FraudDetection）检测信用卡欺诈交易，并自动拒绝付款。

光学字符识别（OCR）在人工神经网络介绍及OCR软件应用举例一文中提到，打印的文档被扫描并转换为电子格式，例如ASCII文本，易于操作和/或更有效地存储。

神经网络软件推荐NeuroSolutions是最热门的神经网络仿真软件，它可以协助你快速建构出你所要的神经网络、让你方便来训练、测试你的网络。

NeuroSolutions提供了90种以上的视觉化类神经组件，可让使用者任意连接及合成不同的网络架构以实现类神经网络仿真及专业化应用，这样同时兼具视觉化美感的操作界面及强大功能的专业化软件，是其他同等级的产品所望其项背的。

神经网络的应用领域及神经网络软件推荐NeuroSolutions特色功能：1、面向对象，图形人机界面方便使用，可利用拖拉方式建立出你要的网络模型2、提供NeuralWizard，协助找寻所需要的网络，并自动建构出你所需要的模型3、提供NeuralExpert专家分析系统，以询问方式协助建构网络模型4、NeuroSolutionsforExcel，让你可以透过Excel来输入数据，建立网络，测试模型5、具有动态神经网络模型分析。

谷歌人工智能写作项目：爱发猫

如何建立bp神经网络预测模型

写作猫。

建立BP神经网络预测模型，可按下列步骤进行：1、提供原始数据2、训练数据预测数据提取及归一化3、BP网络训练4、BP网络预测5、结果分析现用一个实际的例子，来预测2015年和2016年某地区的人口数。

已知2009年——2014年某地区人口数分别为3583、4150、5062、4628、5270、5340万人执行BP_main程序，得到[2015, 5128.呵呵3946380615234375][2016,5100.5797325642779469490051269531]代码及图形如下。

直接用神经网络工具箱构建bp神经网络，希望能给个例子说明，有注解最好，本人matlab新手，谢谢 10

BP（BackPropagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。

BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。

BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hiddenlayer)和输出层(outputlayer)。附件就是利用神经网络工具箱构建BP神经网络进行预测的实例。

如果要用可视化工具，可以在命令窗口输入nntool.。

neurosolutions for excel有哪几种算法

NeuroSolutionsforMATLAB神经网络工具箱是MATLAB的技术计算功能的一个非常有用的附加工具，其允许用户在MATLAB中使用NeuroSolutions的功能。

该工具箱将16种神经模型，5种学习算法和大量集成的应用在一个简单易用的用户界面中，甚至几乎对神经网络无任何了解的用户都可以使用该产品。

该工具箱也与NeuroSolutions进行了集成，使得用户可以在NeuroSolutions中创建自定义的神经网络，并通过NeuroSolutionsforMATLAB的用户界面在MATLAB中对其进行使用。

在Excel中用VB，BP神经网络算法写一个学习程序，怎么写？真诚求教！万分感谢！ 10

回归问题神经网络怎么构建数据

样本变量不需要那么多，因为神经网络的信息存储能力有限，过多的样本会造成一些有用的信息被丢弃。如果样本数量过多，应增加隐层节点数或隐层数目，才能增强学习能力。

一、隐层数一般认为，增加隐层数可以降低网络误差（也有文献认为不一定能有效降低），提高精度，但也使网络复杂化，从而增加了网络的训练时间和出现“过拟合”的倾向。

一般来讲应设计神经网络应优先考虑3层网络（即有1个隐层）。一般地，靠增加隐层节点数来获得较低的误差，其训练效果要比增加隐层数更容易实现。

对于没有隐层的神经网络模型，实际上就是一个线性或非线性（取决于输出层采用线性或非线性转换函数型式）回归模型。

因此，一般认为，应将不含隐层的网络模型归入回归分析中，技术已很成熟，没有必要在神经网络理论中再讨论之。

二、隐层节点数在BP网络中，隐层节点数的选择非常重要，它不仅对建立的神经网络模型的性能影响很大，而且是训练时出现“过拟合”的直接原因，但是目前理论上还没有一种科学的和普遍的确定方法。

目前多数文献中提出的确定隐层节点数的计算公式都是针对训练样本任意多的情况，而且多数是针对最不利的情况，一般工程实践中很难满足，不宜采用。事实上，各种计算公式得到的隐层节点数有时相差几倍甚至上百倍。

为尽可能避免训练时出现“过拟合”现象，保证足够高的网络性能和泛化能力，确定隐层节点数的最基本原则是：在满足精度要求的前提下取尽可能紧凑的结构，即取尽可能少的隐层节点数。

研究表明，隐层节点数不仅与输入/输出层的节点数有关，更与需解决的问题的复杂程度和转换函数的型式以及样本数据的特性等因素有关。

如何利用matlab建立决策树模型，对原始数据（excel表格）有什么要求？最好有代码，C4.5算法的~ 100

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C4.5的好像没看到人实现过，不过ID3是很好用的，用treefit函数，excel函数只要主体部分，属性矩阵和分类向量要分开存放，不要第一行和第一列的注释内容（如果没有就不用删），用xlsread函数获取Excel数据得到输入矩阵。

目标向量可以另外在建立一个excel一样的使用。可以继续交流。

有了处理excel数据的R语言代码如何应用？

数据科学和机器学习是该时代最需求的技术，这一需求促使每个人都学习不同的库和软件包以实现它们。这篇博客文章将重点介绍用于数据科学和机器学习的Python库。这些是您掌握市场上最被炒作的两项技能的库。

以下是此博客中将涉及的主题列表：数据科学与机器学习导论为什么要使用Python进行数据科学和机器学习？

用于数据科学和机器学习的Python库用于统计的Python库用于可视化的Python库用于机器学习的Python库深度学习的Python库用于自然语言处理的Python库数据科学与机器学习导论当我开始研究数据科学和机器学习时，总是有这个问题困扰我最大。

是什么导致围绕这两个话题的热门话题？嗡嗡声与我们生成的数据量有很大关系。数据是驱动ML模型所需的燃料，并且由于我们处在大数据时代，因此很清楚为什么将数据科学视为该时代最有希望的工作角色！

我会说数据科学和机器学习是技能，而不仅仅是技术。它们是从数据中获得有用的见解并通过建立预测模型解决问题所需的技能。从形式上来讲，这就是两者的定义方式。

数据科学是从数据中提取有用信息以解决实际问题的过程。机器学习是使机器学习如何通过提供大量数据来解决问题的过程。这两个域是高度互连的。

机器学习是数据科学的一部分，它利用ML算法和其他统计技术来了解数据如何影响和发展业务。为什么要使用Python？Python在用于实现机器学习和数据科学的最流行的编程语言中排名第一。让我们了解为什么。

易于学习： Python使用非常简单的语法，可用于实现简单的计算，例如将两个字符串添加到复杂的过程中，例如构建复杂的ML模型。更少的代码：实施数据科学和机器学习涉及无数的算法。

得益于Python对预定义包的支持，我们不必编写算法。为了使事情变得更容易，Python提供了一种“在编码时检查”的方法，从而减轻了测试代码的负担。

预建库： Python有100多个预建库，用于实现各种ML和深度学习算法。因此，每次您要在数据集上运行算法时，只需要做的就是用单个命令安装和加载必要的程序包。

预先构建的库的示例包括NumPy，Keras，Tensorflow，Pytorch等。与平台无关： Python可以在多个平台上运行，包括Windows，macOS，Linux，Unix等。

在将代码从一个平台转移到另一个平台时，您可以使用诸如PyInstaller之类的软件包，该软件包将解决所有依赖性问题。

大量的社区支持：除拥有大量支持者外，Python还拥有多个社区，团体和论坛，程序员可以在其中发布他们的错误并互相帮助。

Python库Python在AI和ML领域普及的唯一最重要的原因是，Python提供了数千个内置库，这些库具有内置功能和方法，可以轻松地进行数据分析，处理，处理，建模等。。

在下一节中，我们将讨论以下任务的库：统计分析数据可视化数据建模与机器学习深度学习自然语言处理（NLP）统计分析统计是数据科学和机器学习的最基本基础之一。

所有ML和DL算法，技术等均基于统计的基本原理和概念。Python附带了大量的库，仅用于统计分析。在此博客中，我们将重点介绍提供内置函数以执行最复杂的统计计算的顶级统计软件包。

这是用于统计分析的顶级Python库的列表：NumPySciPyPandas统计模型NumPyNumPy或数值Python是最常用的Python库之一。

该库的主要功能是它支持用于数学和逻辑运算的多维数组。NumPy提供的功能可用于索引，分类，整形和传输图像和声波，这些图像和声波是多维实数数组。

以下是NumPy的功能列表：执行简单到复杂的数学和科学计算对多维数组对象的强大支持以及用于处理数组元素的函数和方法的集合傅里叶变换和数据处理例程执行线性代数计算，这对于机器学习算法（例如线性回归，逻辑回归，朴素贝叶斯等）是必需的。

SciPySciPy库建立在NumPy之上，是一组子软件包的集合，可帮助解决与统计分析有关的最基本问题。

SciPy库用于处理使用NumPy库定义的数组元素，因此它通常用于计算使用NumPy无法完成的数学方程式。

这是SciPy的功能列表：它与NumPy数组一起使用，提供了一个平台，提供了许多数学方法，例如数值积分和优化。它具有可用于矢量量化，傅立叶变换，积分，插值等子包的集合。

提供完整的线性代数函数堆栈，这些函数可用于更高级的计算，例如使用k-means算法的聚类等。提供对信号处理，数据结构和数值算法，创建稀疏矩阵等的支持。

PandasPandas是另一个重要的统计库，主要用于统计，金融，经济学，数据分析等广泛领域。该库依赖于NumPy数组来处理Pandas数据对象。

NumPy，Pandas和SciPy在执行科学计算，数据处理等方面都严重依赖彼此。我经常被要求在Pandas，NumPy和SciPy中选择最好的，但是，我更喜欢使用它们，因为它们彼此之间非常依赖。

Pandas是处理大量数据的最佳库之一，而NumPy对多维数组具有出色的支持，另一方面，Scipy提供了一组执行大多数统计分析任务的子包。

以下是Pandas的功能列表：使用预定义和自定义索引创建快速有效的DataFrame对象。它可用于处理大型数据集并执行子集，数据切片，索引等。

提供用于创建Excel图表和执行复杂数据分析任务的内置功能，例如描述性统计分析，数据整理，转换，操作，可视化等。

提供对处理时间序列数据的支持统计模型StatsModelsPython软件包建立在NumPy和SciPy之上，是创建统计模型，数据处理和模型评估的最佳选择。

除了使用SciPy库中的NumPy数组和科学模型外，它还与Pandas集成以进行有效的数据处理。该库以统计计算，统计测试和数据探索而闻名。

以下是StatsModels的功能列表：NumPy和SciPy库中找不到的执行统计检验和假设检验的最佳库。提供R样式公式的实现，以实现更好的统计分析。它更隶属于统计人员经常使用的R语言。

由于它广泛支持统计计算，因此通常用于实现广义线性模型（GLM）和普通最小二乘线性回归（OLM）模型。包括假设检验（零理论）在内的统计检验是使用StatsModels库完成的。

因此，它们是用于统计分析的最常用和最有效的Python库。现在让我们进入数据科学和机器学习中的数据可视化部分。数据可视化图片说出一千多个单词。

我们都听说过关于艺术方面的引用，但是，对于数据科学和机器学习也是如此。数据可视化就是通过图形表示有效地表达来自数据的关键见解。

它包括图形，图表，思维导图，热图，直方图，密度图等的实现，以研究各种数据变量之间的相关性。

在本博客中，我们将重点介绍最好的Python数据可视化软件包，这些软件包提供内置函数来研究各种数据功能之间的依赖关系。

这是用于数据可视化的顶级Python库的列表：MatplotlibMatplotlibPlotyBokehMatplotlibMatplotlib是Python中最基本的数据可视化软件包。

它支持各种图形，例如直方图，条形图，功率谱，误差图等。它是一个二维图形库，可生成清晰明了的图形，这对于探索性数据分析（EDA）至关重要。

这是Matplotlib的功能列表：Matplotlib通过提供选择合适的线条样式，字体样式，格式化轴等功能，使绘制图形变得极为容易。创建的图形可帮助您清楚地了解趋势，模式并进行关联。

它们通常是推理定量信息的工具。它包含Pyplot模块，该模块提供了与MATLAB用户界面非常相似的界面。这是Matplotlib软件包的最佳功能之一。

提供面向对象的API模块，以使用GUI工具（例如Tkinter，wxPython，Qt等）将图形集成到应用程序中。MatplotlibMatplotlib库构成了Seaborn库的基础。

与Matplotlib相比，Seaborn可用于创建更具吸引力和描述性的统计图。除了对数据可视化的广泛支持外，Seaborn还附带一个面向数据集的内置API，用于研究多个变量之间的关系。

以下是Seaborn的功能列表：提供用于分析和可视化单变量和双变量数据点以及将数据与其他数据子集进行比较的选项。支持针对各种目标变量的线性回归模型的自动统计估计和图形表示。

通过提供执行高级抽象的功能，构建用于构造多图网格的复杂可视化。带有许多内置主题，可用于样式设置和创建matplotlib图PlotyPloty是最知名的图形Python库之一。

它提供了交互式图形，以了解目标变量和预测变量之间的依赖性。它可以用于分析和可视化统计，财务，商业和科学数据，以生成清晰明了的图形，子图，热图，3D图表等。

这是使Ploty成为最佳可视化库之一的功能列表：它具有30多种图表类型，包括3D图表，科学和统计图，SVG地图等，以实现清晰的可视化。

借助Ploty的PythonAPI，您可以创建由图表，图形，文本和Web图像组成的公共/私有仪表板。

使用Ploty创建的可视化以JSON格式序列化，因此您可以在R，MATLAB，Julia等不同平台上轻松访问它们。

它带有一个称为PlotlyGrid的内置API，该API可让您直接将数据导入Ploty环境。BokehBokeh是Python中交互性最强的库之一，可用于为Web浏览器构建描述性的图形表示形式。

它可以轻松处理庞大的数据集并构建通用图，从而有助于执行广泛的EDA。Bokeh提供定义最完善的功能，以构建交互式绘图，仪表板和数据应用程序。

这是Bokeh的功能列表：使用简单的命令帮助您快速创建复杂的统计图支持HTML，笔记本和服务器形式的输出。它还支持多种语言绑定，包括R，Python，lua，Julia等。

Flask和django也与Bokeh集成在一起，因此您也可以在这些应用程序上表达可视化效果它提供了对转换为其他库（如matplotlib，seaborn，ggplot等）中编写的可视化文件的支持因此，这些是用于数据可视化的最有用的Python库。

现在，让我们讨论用于实现整个机器学习过程的顶级Python库。机器学习创建可以准确预测结果或解决特定问题的机器学习模型是任何数据科学项目中最重要的部分。

实施ML，DL等涉及对数千行代码进行编码，当您要创建通过神经网络解决复杂问题的模型时，这可能变得更加麻烦。

但值得庆幸的是，我们无需编写任何算法，因为Python随附了多个软件包，仅用于实现机器学习技术和算法。在此博客中，我们将重点介绍提供内置函数以实现所有ML算法的顶级ML软件包。

以下是用于机器学习的顶级Python库的列表：Scikit-learnXGBoostElI5Scikit-learnScikit-learn是最有用的Python库之一，是用于数据建模和模型评估的最佳库。

它附带了无数功能，其唯一目的是创建模型。它包含所有有监督的和无监督的机器学习算法，并且还具有用于集合学习和促进机器学习的定义明确的功能。

以下是Scikit学习的功能列表：提供一组标准数据集，以帮助您开始使用机器学习。例如，著名的Iris数据集和BostonHousePrice数据集是Scikit-learn库的一部分。

用于执行有监督和无监督机器学习的内置方法。这包括解决，聚类，分类，回归和异常检测问题。带有用于特征提取和特征选择的内置功能，可帮助识别数据中的重要属性。

它提供了执行交叉验证以评估模型性能的方法，还提供了用于优化模型性能的参数调整功能。

XGBoostXGBoost代表“极端梯度增强”，它是执行BoostingMachineLearning的最佳Python软件包之一。

诸如LightGBM和CatBoost之类的库也同样配备了定义明确的功能和方法。建立该库的主要目的是实现梯度提升机，该梯度提升机用于提高机器学习模型的性能和准确性。

以下是其一些主要功能：该库最初是用C++编写的，被认为是提高机器学习模型性能的最快，有效的库之一。核心的XGBoost算法是可并行化的，并且可以有效地利用多核计算机的功能。

这也使该库足够强大，可以处理大量数据集并跨数据集网络工作。提供用于执行交叉验证，参数调整，正则化，处理缺失值的内部参数，还提供scikit-learn兼容的API。

该库经常在顶级的数据科学和机器学习竞赛中使用，因为它一直被证明优于其他算法。ElI5ELI5是另一个Python库，主要致力于改善机器学习模型的性能。

该库相对较新，通常与XGBoost，LightGBM，CatBoost等一起使用，以提高机器学习模型的准确性。

以下是其一些主要功能：提供与Scikit-learn软件包的集成，以表达功能重要性并解释决策树和基于树的集成的预测。

它分析并解释了XGBClassifier，XGBRegressor，LGBMClassifier，LGBMRegressor，CatBoostClassifier，CatBoostRegressor和catboost所做的预测。

它提供了对实现多种算法的支持，以便检查黑盒模型，其中包括TextExplainer模块，该模块可让您解释由文本分类器做出的预测。

它有助于分析包括线性回归器和分类器在内的scikit学习通用线性模型（GLM）的权重和预测。深度学习机器学习和人工智能的最大进步是通过深度学习。

随着深度学习的介绍，现在可以构建复杂的模型并处理庞大的数据集。幸运的是，Python提供了最好的深度学习软件包，可帮助构建有效的神经网络。

在此博客中，我们将专注于提供用于实现复杂的神经网络的内置功能的顶级深度学习软件包。

以下是用于深度学习的顶级Python库的列表：TensorFlowPytorchKerasTensorFlowTensorFlow是用于深度学习的最佳Python库之一，是一个用于跨各种任务进行数据流编程的开源库。

它是一个符号数学库，用于构建强大而精确的神经网络。它提供了直观的多平台编程界面，可在广阔的领域中实现高度扩展。

以下是TensorFlow的一些关键功能：它允许您构建和训练多个神经网络，以帮助适应大型项目和数据集。除支持神经网络外，它还提供执行统计分析的功能和方法。

例如，它带有用于创建概率模型和贝叶斯网络（例如伯努利，Chi2，Uniform，Gamma等）的内置功能。

该库提供了分层的组件，这些组件可以对权重和偏差执行分层的操作，并且还可以通过实施正则化技术（例如批标准化，丢包等）来提高模型的性能。

它带有一个称为TensorBoard的可视化程序，该可视化程序创建交互式图形和可视化图形以了解数据功能的依赖性。

PytorchPytorch是一个基于Python的开源科学计算软件包，用于在大型数据集上实施深度学习技术和神经网络。

Facebook积极地使用此库来开发神经网络，以帮助完成各种任务，例如面部识别和自动标记。以下是Pytorch的一些主要功能：提供易于使用的API与其他数据科学和机器学习框架集成。

与NumPy一样，Pytorch提供了称为Tensors的多维数组，与NumPy不同，它甚至可以在GPU上使用。

它不仅可以用于对大型神经网络进行建模，而且还提供了一个界面，具有200多种用于统计分析的数学运算。创建动态计算图，以在代码执行的每个点建立动态图。这些图有助于时间序列分析，同时实时预测销售量。

KerasKeras被认为是Python中最好的深度学习库之一。它为构建，分析，评估和改进神经网络提供全面支持。

Keras基于Theano和TensorFlowPython库构建，该库提供了用于构建复杂的大规模深度学习模型的附加功能。

以下是Keras的一些关键功能：为构建所有类型的神经网络提供支持，即完全连接，卷积，池化，循环，嵌入等。

对于大型数据集和问题，可以将这些模型进一步组合以创建完整的神经网络它具有执行神经网络计算的内置功能，例如定义层，目标，激活功能，优化器和大量工具，使处理图像和文本数据更加容易。

它带有一些预处理的数据集和经过训练的模型，包括MNIST，VGG，Inception，SqueezeNet，ResNet等。它易于扩展，并支持添加包括功能和方法的新模块。

自然语言处理您是否曾经想过Google如何恰当地预测您要搜索的内容？Alexa，Siri和其他聊天机器人背后的技术是自然语言处理。

NLP在设计基于AI的系统中发挥了巨大作用，该系统有助于描述人类语言与计算机之间的交互。在此博客中，我们将重点介绍提供内置功能以实现基于高级AI的系统的顶级自然语言处理包。

这是用于自然语言处理的顶级Python库的列表：NLTKspaCyGensimNLTK（自然语言工具包）NLTK被认为是分析人类语言和行为的最佳Python软件包。

NLTK库是大多数数据科学家的首选，它提供易于使用的界面，其中包含50多种语料库和词汇资源，有助于描述人与人之间的互动以及构建基于AI的系统（例如推荐引擎）。

这是NLTK库的一些关键功能：提供一套数据和文本处理方法，用于文本分析的分类，标记化，词干，标记，解析和语义推理。

包含用于工业级NLP库的包装器，以构建复杂的系统，以帮助进行文本分类并查找人类语音的行为趋势和模式它带有描述计算语言学实现的综合指南和完整的API文档指南，可帮助所有新手开始使用NLP。

它拥有庞大的用户和专业人员社区，它们提供全面的教程和快速指南，以学习如何使用Python进行计算语言学。spaCyspaCy是一个免费的开源Python库，用于实现高级自然语言处理（NLP）技术。

当您处理大量文本时，重要的是要了解文本的形态学意义以及如何将其分类以理解人类语言。通过spaCY可以轻松实现这些任务。

这是spaCY库的一些关键功能：除了语言计算外，spaCy还提供了单独的模块来构建，训练和测试统计模型，从而更好地帮助您理解单词的含义。带有各种内置的语言注释，可帮助您分析句子的语法结构。

这不仅有助于理解测试，还有助于查找句子中不同单词之间的关系。它可用于对包含缩写和多个标点符号的复杂嵌套令牌应用令牌化。除了非常强大和快速之外，spaCy还提供对51种以上语言的支持。

GensimGensim是另一个开源Python软件包，其建模旨在从大型文档和文本中提取语义主题，以通过统计模型和语言计算来处理，分析和预测人类行为。

无论数据是原始数据还是非结构化数据，它都有能力处理庞大的数据。以下是Genism的一些主要功能：它可用于构建可通过理解每个单词的统计语义来有效分类文档的模型。

它带有诸如Word2Vec，FastText，潜在语义分析之类的文本处理算法，这些算法研究文档中的统计共现模式，以过滤掉不必要的单词并构建仅具有重要功能的模型。

提供可以导入并支持各种数据格式的I/O包装器和读取器。它具有简单直观的界面，可供初学者轻松使用。API学习曲线也很低，这解释了为什么许多开发人员喜欢此库。

在mathlab中如何使用excel表格运用到bp神经网络中