大小:980MB　IBM　SPSS　Statistics　21　是一款专业强大的　数据统计管理分析软件　,它拥有数据录入、数据管理、统计分析、输出管理、图表制作分析等功能,完全能够满足从事专业数据统计和分析人员的工作需求,本次带来ibm　spss　statistics　21中文破解版下载,使用起来分也是非常易上手的,同时提供详细的安装破解教程及授权代码,需要的朋友千万不要错过哦!　ibm　spss　statistics　21教程　一、IBM　SPSS　Statistics　21安装教程　1、在本站的的百度网盘资源上下载好软件安装包,将其解压好,双击运行里面的“IBM　SPSS　Statistics　V21.0.exe”开始安装软件。　2、选择第二个选项:站点许可证,点击:下一步。　3、勾选:我接受。　4、填写你的名字和单位,点击:下一步。　5、语言选择“简体中文”。　6、辅助技术选择:是。　7、软件的安装目录建议不要选择C盘。　8、安装完成,去掉勾选处的√,点击:确定。　二、IBM　SPSS　Statistics　21破解教程　1、安装完成后它会自己弹出一个产品授权的页面,选择第一个选项,点击“下一步”。　2、然后将授权代码　“QA3AW8U62Z4ZWTSPV44VXI65P59OLE547WHIQVZYWLARL9JEYQEGDUBLH8Z3ZCJAL3FLXMS98V95TSDYI7FOEXUPRR”　输入进去,点击:下一步。　3、然后你就可以得到提示成功破解,点击:下一步。　4、最后你可以看到到期时间都是:无,spss21.0破解成功。　5、你只要在开始菜单栏中打开IBM　SPSS　Statistics　21就可以免费使用软件了。　新功能　1、分析功能进一步丰富　在‘Statistics　Base’模块‘分析’目录下增加‘模拟’菜单。预测模型(例如线性回归)需要一组已知输入来预测结果或目标值。模拟允许您考虑预测模型输入的不确定性,并且在存在不确定性的情况下评估各种结果的可能性　2、数据处理功能增强　读取Cognos　Business　Intelligence　数据　在‘数据’目录下增加‘比较数据集’菜单,比较两个数据集的数据值和元数据属性(字典信息)。例:对比两个数据集中ID相同,其记录的相应字段是否一致　一次点击描述统计。在数据编辑器中选择变量,并获得摘要
Multi-Task:针对稀疏的Embedding特征,单独设置一个子损失函数,如下图所示。此时Embedding特征的更新依赖两个损失函数的梯度,而子损失函数脱离了对强特征的依赖,可以加快Embedding特征的收敛。3.3 图片特征<br>图片在搜索结果页中占据了很大的展示面积,图片质量的好坏会直接影响用户的体验和点击,而点评商户首图来自于商户和用户上传的图片,质量参差不齐。因此,图片特征也是排序模型中较为重要的一类。目前点评搜索主要用了以下几类图片特征:<br>基础特征:提取图片的亮度、色度饱和度等基础信息,进行特征离散化后得到图片基础特征。泛化特征:使用ResNet50进行图片特征提取[3],通过聚类得到图片的泛化特征。质量特征:使用自研的图片质量模型,提取中间层输出,作为图片质量的Embedding特征。标签特征:提取图片是否是食物、环境、价目表、Logo等作为图片分类和标签特征。<br>4. 适用于搜索场景的深度学习Listwise排序算法:LambdaDNN<br>4.1 搜索业务指标与模型优化目标的Gap<br>通常模型的预测目标与业务指标总会存在一些Gap。如果模型的预测目标越贴近业务目标,越能保证模型优化的同时业务指标也能够有相应的提升;反之则会出现模型离线指标提升,但线上关键业务指标提升不明显,甚至出现负向的问题。工业届大部分深度学习排序采用Pointwise的Log Loss作为损失函数,与搜索业务指标有较大的Gap。体现在如下两个方面:<br>搜索业务常用的指标有QV_CTR或者SSR(Session Success Rate),更关心的是用户搜索的成功率(有没有发生点击行为);而Pointwise的Log Loss更多是关注单个Item的点击率。搜索业务更关心排在页面头部结果的好坏,而Pointwise的方法则对于所有位置的样本一视同仁。<br>基于上述理由,我们对于深度学习模型的损失函数进行了优化。<br>4.2 优化目标改进:从Log Loss到NDCG<br>为了让排序模型的优化目标尽量贴近搜索业务指标,需要按照Query计算损失,且不同位置的样本具有不同的权重。搜索系统常用的指标NDCG(Normalized Discounted Cumulative Gain)相较于Log Loss显然更贴近搜索业务的要求,NDCG计算公式如下