原文链接：http://tecdat.cn/?p=5725 神经网络是一种基于现有数据创建预测的计算系统。 如何构建神经网络？ 神经网络包括： 输入图层：根据现有数据获取输入的图层 隐藏图层：使用反向传播优化输入变量权重的图层，以提高模型的预测能力 输出图层：基于输入 ...

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　　本科毕业设计涉及用机器学习的方法训练预测模型，线性回归、SVM、RF等方法表现均不理想，于是需要用简单的神经网络方法做对比实验。在对NN的优化没有深入理解的情况下，直接调用了R包提供的接口，在此略作记录，供以后反思改进。 　　主要用到了nnet、neuralnet、h2o这几个包，具体的建模 ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=6691 神经网络一直是迷人的机器学习模型之一，不仅因为花哨的反向传播算法，而且还因为它们的复杂性（考虑到许多隐藏层的深度学习）和受大脑启发的结构。 神经网络并不总是流行，部分原因是它们在某些情况下仍然存在计算成本高昂，部分原因是与支持 ...

在训练数据不够多，网络结构很复杂，或者overtraining时，可能会产生过拟合问题。 一般我们会将整个数据集分为训练集training data、validation data，testing data。这个validation data是什么？它其实就是用来避免过拟合的，在训练 ...

先说下一般对原始数据的划分为什么分为训练集、验证集、测试集三个部分？ train data的作用是训练模型，validation data的作用是对模型的超参数进行调节，为什么不直接在test data上对参数进行调节？因为如果在test data上来调节参数，那么随着训练的进行，我们的网络 ...

人工神经网络(ANN)，简称神经网络，是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自适应系统。现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具，常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模，或用 ...

library(AMORE)data<-read.table('G:\\dataguru\\ML\\ML09\\基于BP网络的个人信贷信用评估\\基于BP网络的个人信贷信用评估\\german.data-numeric')for (i in 1:25) {data[,i] < ...