1.BP神經網絡訓練過程論述　　BP網絡結構有3層：輸入層、隱含層、輸出層，如圖1所示。 圖1 三層BP網絡結構　　3層BP神經網絡學習訓練過程主要由4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 ...

自己實踐了一下，對神經網絡作分類器有了初步了解。 本文主要內容包括： (1) 介紹神經網絡基本原理 (2) Matlab實現前向神經網絡的方法 第0節、引例 本文以Fisher的Iris數據集作為神經網絡程序的測試數據集。Iris數據集可以在http ...

一、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 ： （1）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 1 /m。 （2）用弱學習算法迭代運算 T 次，每次運算 ...

1.1 案例背景 1.1.1 BP神經網絡概述 BP神經網絡是一種多層前饋神經網絡，該網絡的主要特點是信號前向傳遞，誤差反向傳播。在前向傳遞中，輸入信號從輸入層經隱含層逐層處理，直至輸出層。每一層的神經元狀態只影響下一層神經元狀態。如果輸出層得不到期望輸出，則轉入反向傳播，根據預測誤差調整網絡 ...

1、網絡層數 　　大部分單個隱藏層即可 2、輸入層神經元個數 　　輸入變量的個數通常都是由問題的外部描述所確定的。例如，如果有4個外部變量作為網絡的輸入，那么網絡就有4個輸入。但是，這是不是意味着輸入層的神經元個數就為4呢？答案是否定的! 因為每個神經元的輸入可以有無數個，所以，通常 ...

python機器學習-乳腺癌細胞挖掘（博主親自錄制視頻） https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003& ...

　　DNA序列分類 作為研究DNA序列結構的嘗試，提出以下對序列集合進行分類的問題：有20個已知類別的人工制造序列，其中序列標號1-10為A類，11-20為B類。請從中提取特征，構造分類方法，並用這些已知類別的序列，衡量你的方法是否足夠好。然后用你認為滿意的方法，對另外20個未標明類別的人 ...

我花了將近一周的時間，才算搞懂了adaboost的原理。這根骨頭終究還是被我啃下來了。 Adaboost是boosting系的解決方案，類似的是bagging系，bagging系是另外一個話題，還沒有深入研究。Adaboost是boosting系非常流行的算法。但凡是介紹boosting的書籍 ...