Вы могли уже видеть мой рассказ на тему того, почему в нейронных сетях так часто используют Сигмоиды для всевозможных преобразований. А сейчас я хочу привести пример простой нейронной сети, которая обучается и прекрасно аппроксимирует произвольные монотонные зависимости с помощью единственной универсальной функции. Ну и делать мы будем это снова в Excel, чтобы это мог повторить любой офисный работник без установки чего-либо к себе на комп. Для начала нам придётся открыть Excel и как в прошлый раз нажать Alt+F11...

Видео занятия Строим корреляционную матрицу. Для этого используем надстройку «Анализ данных» Выбираем в диалоговом окне «Анализа данных» - корреляция. Далее заполняем диалоговое окно: Получим корреляционную матрицу: Наблюдается тесная связь между переменной Y и Х1, Y и X2, так как попарные коэффициенты корреляции составляют 0,8602 и 0,7479 соответственно. Это выше 0,7 – связь достаточно тесная. Межу объясняющими переменными Х1 и Х2 коэффициент составляет 0,6311. Он ниже других, но имеет значение больше 0,6...