數據挖掘之神經網絡SOM算法
...
原文：數據挖掘系列（9）——BP神經網絡算法與實踐
神經網絡曾經很火，有過一段低迷期，現在因為深度學習的原因繼續火起來了。神經網絡有很多種：前向傳輸網絡 反向傳輸網絡 遞歸神經網絡 卷積神經網絡等。本文介紹基本的反向傳輸神經網絡 Backpropagation 簡稱BP ，主要講述算法的基本流程和自己在訓練BP神經網絡的一些經驗。 BP神經網絡的結構 神經網絡就是模擬人的大腦的神經單元的工作方式，但進行了很大的簡化，神經網絡由很多神經網絡層構成， ...
2014-06-20 22:59 8 11344 推薦指數：
相關推薦
數據挖掘系列（10）——卷積神經網絡算法的一個實現
總結一下，以后再繼續優化。 卷積神經網絡CNN是Deep Learning的一個重要算法，在很多 ...
數據挖掘入門系列教程（七點五）之神經網絡介紹
目錄 數據挖掘入門系列教程（七點五）之神經網絡介紹 簡介 M-P 模型 感知機（兩層神經網絡） 權重學習 多層神經網絡（多層感知機） 連接權學習——BP算法 防止 ...
神經網絡——BP算法
一、BP算法的意義 對於初學者來說，了解了一個算法的重要意義，往往會引起他對算法本身的重視。BP(Back Propagation，后向傳播)算法，具有非凡的歷史意義和重大的現實意義。 1.1、歷史意義 1969年,作為人工神經網絡創始人的明斯基(Marrin M ...
Python數據挖掘—回歸—神經網絡
概念： 神經網絡：全稱為人工神經網絡，是一種模仿生物神經網絡（動物的中樞神經系統，特別是大腦）的結構和功能的數學模型或計算模型 生物神經網絡：神經細胞是構成神經系統的基本單元，稱為生物神經元，簡稱神經元 一般采用三到五層 首先導入自變量和因變量 ...
大數據的常用算法（分類、回歸分析、聚類、關聯規則、神經網絡方法、web數據挖掘）
目錄 (1)分類 (2)回歸分析 (3)聚類 (4)關聯規則 (5)神經網絡方法 (6)Web數據挖掘 在大數據時代，數據挖掘是最關鍵的工作。大數據的挖掘是從海量、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的大型數據庫中發現隱含 ...
大數據的常用算法（分類、回歸分析、聚類、關聯規則、神經網絡方法、web數據挖掘）
在大數據時代，數據挖掘是最關鍵的工作。大數據的挖掘是從海量、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的大型數據庫中發現隱含在其中有價值的、潛在有用的信息和知識的過程，也是一種決策支持過程。其主要基於人工智能，機器學習，模式學習，統計學等。通過對大數據高度自動化地分析，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式 ...
數據挖掘入門系列教程（八）之使用神經網絡（基於pybrain）識別數字手寫集MNIST
》，或者看一下我的上一篇博客：數據挖掘入門系列教程（七點五）之神經網絡介紹 本來是打算按照《Python數據挖 ...