表格函数教程自学？链接: 14Bhhxd7TXxCldtvdaafVSQ ?pwd=p2nh 提取码: p2nh B站学习资源大整理excel是最全B站学习资源大合集是一款B站拥有的科技类栏目上分享的许多几乎所有学习教程类别的学习资源合集，那么，表格函数教程自学？一起来了解一下吧。
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制作表格初学教程握或如下：
一、制作表格初学：
二、excel简介
excel本质是一款电子表格，该是由一系列和行组成的，形成一个个网格，一个网格就是一个单元格，单元格可以存储文本，数字，公租皮棚式等元素
三、主要功能
1.数据的存储
工作生活中，很多没有经过处理的原始记录，这些记录，资料缺乏组织分类，无法明确的表达事物的意义，数弊则据如果都是分散的，孤立的，就必须加以整理才能洞察背后的信息。
2.数据分析
对于存储的数据，还必须进行数据分析提取信息，在excel里面内置了很多分析，比如数据透视表快速生成各种信息报表，还可以排序，筛选，分类汇总等等
3.数据计算
除了常规计算（+-*/）。excel还有很多内置函数对其进行计算，比如数学和三角函数，日期和时间函数，逻辑函数等等
4.图表
图表可以更加直观的展示数据，使数据更直观，更有说服力
5.办公自动化
如果内置解决不了你的需求时，你可以使用vba来解决，vba编程语言，可以定制excel功能，开发自己的自动化解决方案
人工神经网络有很多模型，但是日前应用最广、基本思想最直观、最容易被理解的是多层前馈神经网络及误差逆传播学习算法（Error Back-Prooaeation），简称为BP网络。
在1986年以Rumelhart和McCelland为首的科学家出版的《Parallel Distributed Processing》一书中，完整地提出了误差逆传播学习算法，并被广泛接受。多层感知网络是一种具有三层或三层以上的阶层型神经网络。典型的多层感知网络是三层、前馈的阶层网络（图4.1），即：输入层、隐含层（也称中间层）、输出层，具体如下前宽喊：
图4.1 三层BP网络结构
（1）输入层
输入层是网络与外部交互的接口。一般输入层只是输入矢量的存储层，它并不对输入矢量作任何加工和处理。输入层的神经元数目可以根据需要求解的问题和数据表示的方式来确定。一般而言，如果输入矢量为图像，则输入层的神经元数目可以为图像的像素数，也可以是经过处理后的图像特征数。
（2）隐含层
1989年，Robert Hecht Nielsno证明了对于任何在闭区间内的一个连续函数都可以用一个隐层的BP网络来逼近，因而一个三层的BP网络可以完成任意的n维到m维的映射。
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Back Propagation
BP (Back Propagation)神经网络，即误差反传误差反向传播算法的学习过程，由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。输入层各神经元负责接收来自外界的输入信息，并传递给中间层各神经元；中间层是内部信息处理层，负责信息变旅凯换，根据信息变化能力的需求，中间层（隐含层）可以设计为单隐层或者多隐层结构；最后一个隐层传递到输出层各神经元的信息，经进一步处理后，完成一次学习的正向皮举传播处理过程，由输出层向外界燃镇碧输出信息处理结果。
神经网络很多种，BP神经网络最常用。
以上就是表格函数教程自学的全部内容，2、Microsoft Office Excel Microsoft Office Excel 是电子数据表程序〔进行数字和预算运算的程序〕。是最早的office组件。Excel内置了多种函数，可以对大量数据进行分类、排序甚至绘制图表等。3、。
