MATLAB神經網絡（5） 基於BP_Adaboost的強分類器設計——公司財務預警建模
5.1 案例背景 5.1.1 BP_Adaboost模型 Adaboost算法的思想是合並多個“弱”分類器的輸出以產生有效分類。其主要步驟為：首先給出弱學習算法和樣本空間($X$,$Y$)，從樣本空間中找出$m$組訓練數據，每組訓練數據的權重都是$\frac{1}{m}$。然后用弱學習算法迭代 ...
原文：BP神經網絡分類器的設計
.BP神經網絡訓練過程論述 BP網絡結構有 層：輸入層 隱含層 輸出層，如圖 所示。 圖 三層BP網絡結構 層BP神經網絡學習訓練過程主要由 部分組成：輸入模式順傳播 輸入模式由輸入層經隱含層向輸出層傳播計算 輸出誤差逆傳播 輸出的誤差由輸出層經隱含層傳向輸入層 循環記憶訓練 模式順序傳播與誤差逆傳播的計算過程反復交替循環進行 和學習結果判別 判定全局誤差是否趨向極小值 。 下面具體介紹和分析用 ...
2016-03-10 20:11 3 2519 推薦指數：
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