1基本概念（1）前馈神经网络就是数据是一层层向前传播的 （2）BP网络是最常见的一种前馈网络，数据输入后，一层层向前传播，然后计算损失函数，得到损失函数的残差，然后把残差向后一层层传播。2数值优化的BP网络训练算法2.1拟牛顿法拟牛顿法克服了梯度下降算法收敛慢以及牛顿法计算复杂的缺点。(以matlab2016a为例) （1）BFGS你牛顿法BFGS拟牛顿法在每次迭代中都要存储近似的海森阵，海森阵是
1 简介BP神经网络用于光谱分类的具体流程如图 1所示, 其步骤具体如下 :1)采集样本数据集并对数据做预处理, 通常 BP网络的输入数据都需要做归一化处理。2)将已知数据样本分为训练集和检验集两部 分, 训练样本集用于对神经网络进行训练, 检验样 本集用于对训练好的网络进行检验。3)选择神经网络的结构和规模
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2023-08-31 20:07:09
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目录Topsis简介模型分类与转化极小转化为极大型中间最优型转极大值区间最优[a,b]转极大型计算得分并归一化LSTM算法预测数据加载处理定义和训练LSTM网络预测并返回误差BP神经网络预测数据处理构建BP神经网络并返回预测值与真实值的误差编辑利用Topsis算法比较两方案的优劣性数据处理正向化与标准化归一化并计算得分排序得出结果编辑补充说明和疑问LSTM简介疑问Topsis简介TOPSIS算法（
在"一文彻底搞懂BP算法：原理推导+数据演示+项目实战(上篇)"中我们详细介绍了BP算法的原理和推导过程，并且用实际的数据进行了计算演练。在下篇中，我们将自己实现BP算法(不使用第三方的算法框架)，并用来解决鸢尾花分类问题。 图1 鸢尾花 鸢尾花数据集如图2所示，总共有三个品种的鸢尾花(setosa、versicolor和virginica)，每个类别50条样本数据，每个样本有四个特征(
BP神经网络实战前段时间看了BP神经网络，并进行回归预测，下面从三种方法进行阐述。方法一、直接使用波斯顿房价预测案例进行简单修改，话不多说，源码如下：（代码备注很清晰，一看既懂）#读取数据
from sklearn.metrics import mean_squared_error #均方误差
from sklearn.metrics import mean_absolute_error #平方绝
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2023-08-04 14:29:07
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该实现为《数据挖掘》课程的一次作业。数据在http://www.kaggle.com/网站上，所以数据为CSV格式。但BP神经网络算法为最一般的实现，所以有参考价值。close all %关闭打开的文件
clear %清除内存中的数据
echo on %显示执行的每一条命令
clc %清除命令行窗口
pause %敲任意键开始
%定义训练样本
%P为
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2023-08-07 22:00:49
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大多是网上找到的资料，学习后整理一下，方便以后查看。 内容是关于神经网络的基本知识，主要是BP神经网络以及目前各种神经网络的类型。神经网络算法的基本概念人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）系统是 20 世纪 40 年代后出现的。它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力等特点。BP（Back Prop
Keras构建神经网络回归模型1. 前言1. 导入相应的库2. 数据导入与处理2.1 加载数据集2.2 划分数据集2.3 数据归一化3. 模型构建与训练3.1 神经网络回归模型的构建3.2 神经网络回归模型的训练3.3 绘制学习曲线4. 模型验证 1. 前言上一篇博客的主要内容是利用tf.keras构建了一个由四层神经网络构成的分类模型，并进行了训练，本篇博客的内容是同样利用keras来构建一个
# 教你实现SPSS BP神经网络
## 1. 介绍
在开始之前，我们首先需要了解一下SPSS和BP神经网络的基本概念。SPSS是一种统计分析软件，可以用于数据的处理和分析。BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，用于解决分类和回归问题。
## 2. 流程图
下面是实现SPSS BP神经网络的流程图：
```mermaid
journey
title 实现SPSS BP神经网络的流
原创
2023-09-18 15:18:32
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神经网络入门神经网络入门(上)1.1 构建神经网络1.1.1 前向传播(Forward Propagation)1.1.2 梯度下降(Gradient Descent) and 反向传播(Back Propagation)1.1.3 数值梯度检验(Numerical Gradient Checking)1.2 训练神经网络1.3 测试神经网络 神经网络入门(上)我们现在做个简单预测,由考前睡眠时
文章目录前言1. 什么是神经网络？2. BP神经网络理论基础2.1 感知器（Perceptron）网络2.2 BP神经网络的结构与传播规则2.3 梯度下降学习法2.4 学习算法的改进2.5 BP神经网络的应用3. 9行代码实现BP神经网络4. 总结参考文献 前言神经网络控制是20世纪80年代以来，在人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）研究取得的突破性进展基
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2023-09-02 22:13:09
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用BP神经网络实现任意非线性函数逼近(以sinx为例)说明：本篇博客有关BP学习算法的一些相关知识点都来自上课的总结，除此之外，部分程序也参考了博主 麦克斯韦的妖精 的程序，博客链接如下，各位也可进行参考学习：allfirst_rank_v2~rank_v28-2-79503572.nonecase&utm_term=bp%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%
SPSS是一款非常强大的数据处理软件，那么该如何用SPSS进行数据分析呢？1. 什么是SPSSSPSS是社会统计科学软件包的简称， 其官方全称为IBM SPSS Statistics。SPSS软件包最初由SPSS Inc.于1968年推出，于2009年被IBM收购，主要运用于各领域数据的管理和统计分析。作为世界社会科学数据分析的标准，SPSS操作操作界面极其友好，结果输出界面也很美观，
继续上一课的神经网络的话题，这次我们来实践一个简单的BP神经网络分类任务。数据集介绍首先，来认识一下任务所需的数据集 - voice gender dataset。 这个数据集是用于通过声音的一些属性来鉴别声音的性别。数据集包含了3168条数据记录， 分别来自男性或女性的声音属性。数据集格式是csv格式。声音的属性包括平均频率，频率的表方差，频率的中位数等20项声音属性，皆为float类型数据。每
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2023-07-27 19:30:56
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之前我们介绍了人工智能和大数据的结合(详情请查看：写给医生的人工智能体验课(一)：作为医生，怎么跟进人工智能不落伍？)，深度学习的数学模型(详情请查看：写给医生的人工智能体验课(二)：用比喻的方式形象讲解神经网络)。该数据集来自医咖会之前的一篇SPSS教程(SPSS实例教程：二分类Logistic回归)。某呼吸内科医生拟探讨吸烟与肺癌发生之间的关系，开展了一项成组设计的病例对照研究。选择该科室内肺
数据挖掘结课设计，老师要求剖析一个分类程序，一开始找了个用Matlab实现的，也就是我上一篇博客所写的。有点心虚，毕竟一共才40多行代码，问老师用剖析matlab程序行不行。结果很显然，不然就不会有这篇博客出现了。不过老师说的挺在理，matlab可以用来验证算法，但实际应用开发时，还得用python、c++等实现。又在网上找了篇文章：BP算法实例—鸢尾花的分类（pyhton） ，下面是我对该程序的
前言啥也别说了，上代码code# 根据波士顿房价信息进行预测，多元线性回归 + 特征数据归一化 + 可视化 + TensorBoard可视化
#读取数据
from sklearn.metrics import mean_squared_error #均方误差
from sklearn.metrics import mean_absolute_error #平方绝对误差
from sklearn.m
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2023-08-11 17:09:51
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SPSS软件是国际IT-商业机器人巨头公司IBM（International Business Machines Corporation）出品的一款功能强大的软件。说起SPSS的来历，经常让笔者感到自愧不如，这款享誉世界的软件是1968年斯坦福大学的三位学生创建出来的（笔者要是大学里面搞出一款这个那不得牛上天啊）。SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等等。SPSS统计分析过
BP神经网络BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络。发展背景在人工神经网络的发展历史上，感知机(Multilayer Perceptron，MLP)网络曾对人工神经网络的发展发挥了极大的作用，也被认为是一种真正能够使用的人工神经网络模型
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2023-09-19 22:45:29
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该实现为《数据挖掘》课程的一次作业。数据在http://www.kaggle.com/网站上，所以数据为CSV格式。但BP神经网络算法为最一般的实现，所以有参考价值。close all %关闭打开的文件clear %清除内存中的数据echo on %显示执行的每一条命令clc %清除命令行窗口pause %敲任意键开始%定义训练样本%P为输入矢量，注意最后的转置为了保证输入矢量与目标矢量的列数相同
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2023-08-01 23:03:36
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