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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

一維數據集上的神經網絡 代碼實現： 輸出結果如下： 卷積層 首先，卷積層輸入序列是25個元素的一維數組。卷積層的功能是相鄰5個元素與過濾器（長度為5的向量）內積。因為移動步長為1，所以25個元素的序列中一共有21個相鄰為5的序列，最終 ...

神經網絡(Artificial Neural Network)：全稱為人工神經網絡（ANN），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。 部分原理： 下面是單個神經元的數學模型 ...