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  • 数据挖掘神经网络.ppt

    2020-08-03 05:00:33
    数据挖掘神经网络.ppt
  • 2020数据挖掘神经网络BP算法.ppt
  • 数据挖掘神经网络分析实验报告,里面有数据集和实验报告,操纵步骤很详细!
  • 数据挖掘 .遗传算法.神经网络.Matlb e书10本
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  • 数据挖掘之人工神经网络

    千次阅读 2018-08-27 10:52:19
    人工神经网络(Artificial Neural Networks, ANN)是模拟生物神经网络进行信息处理的一种数学模型。 人工神经元模型激活函数主要分为域值函数(阶梯函数)、分段线性函数、非线性转移函数、Relu函数(计算简单、...

    人工神经网络(Artificial Neural Networks, ANN)是模拟生物神经网络进行信息处理的一种数学模型。

    人工神经元模型

    激活函数主要分为域值函数(阶梯函数)、分段线性函数、非线性转移函数、Relu函数(计算简单、效果佳)。

    人工神经网络的学习也称为训练,指神经网络在收到外部环境的刺激下调整神经网络的参数,使神经网络以一种新的方式对外部环境做出反应的过程。

    目前,已有多种人工神经网络模型,常用来分类和预测的算法有BP神经网络(学习算法是\delta学习规则,即误差校正学习算法)

     

    举例:

    数据样本如下:

    #使用神经网络预测销量高低
    import pandas as pd
    data = pd.read_excel("sales_data.xls",index_col=u'序号')
    
    data[data==u'好'] = 1
    data[data==u'是'] = 1
    data[data==u'高'] = 1
    data[data!=1] = 0
     
    x = data.iloc[:,:3].as_matrix().astype(int)
    y = data.iloc[:,3].as_matrix().astype(int)
    
    from keras.models import Sequential
    from keras.layers.core import Dense,Activation
    
    model = Sequential() #建立模型
    model.add(Dense(input_dim=3,output_dim=10))
    model.add(Activation('relu')) #用relu函数作为激活函数,大幅提高准确度
    model.add(Dense(input_dim=10,output_dim=1))
    model.add(Activation('sigmoid')) #由于是0-1输出,用sigmoid函数作为激活函数
    
    model.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer='adam',metrics=['accuracy'])
    #编译模型。由于二元分类,损失函数为binary_crossentropy。
    #另外常用的损失函数还有mean_squared_error、categorical_crossentropy等
    #求解方法用adam,还有sgd、rmsprop可选
    
    model.fit(x,y,nb_epoch=1000,batch_size=10) #训练模型,学习一千次
    model.predict_classes(x).reshape(len(y)) #分类预测
    
    def cm_plot(y, yp): #混淆矩阵可视化函数
        from sklearn.metrics import confusion_matrix #导入混淆矩阵函数
        cm = confusion_matrix(y, yp) #混淆矩阵
      
        import matplotlib.pyplot as plt #导入作图库
        plt.matshow(cm, cmap=plt.cm.Greens) #画混淆矩阵图,配色风格使用cm.Greens,更多风格请参考官网。
        plt.colorbar() #颜色标签
      
        for x in range(len(cm)): #数据标签
            for y in range(len(cm)):
                plt.annotate(cm[x,y], xy=(x, y), horizontalalignment='center', verticalalignment='center')
      
        plt.ylabel('True label') #坐标轴标签
        plt.xlabel('Predicted label') #坐标轴标签
        return plt
    
    cm_plot(y,yp).show()
    

    输出结果如下:

    可以看出预测准确率为25/34=73.5%,预测准确率较低,是由于神经网络训练需要较多样本,这里是由于训练数据较少造成的。

    另外,神经网络的拟合能力是很强的,容易出现过拟合现象。目前流行的防止过拟合的方法是随机让部分神经网络节点休眠。

    展开全文
  • 数据挖掘——神经网络

    千次阅读 2018-06-27 00:38:51
    神经网络考虑以下的二类训练样本集InstanceFeature vector Output label 1(0, 0)+2(1, 0)+3(0, 1)-4(-1, 0)-5(1, -1)-对此训练样本集,我们需要训练一个三层神经网络(输入层、单隐层、输出层),其中单隐层的单元...

    神经网络

    考虑以下的二类训练样本集

    Instance

    Feature vector

    Output label

    1

    (0, 0)

    +

    2

    (1, 0)

    +

    3

    (0, 1)

    -

    4

    (-1, 0)

    -

    5

    (1, -1)

    -

    对此训练样本集,我们需要训练一个三层神经网络(输入层、单隐层、输出层),其中单隐层的单元(神经元)数目设为2,激活函数(activation function)为Sigmoid函数: 

    (1)在二维坐标系中画出这5个训练样本点,并讨论此训练样本集是否线性可分;

    (2)试分析将Sigmoid激活函数换成线性函数的缺陷;

    (3)令初始化参数全部为0,试运用前馈(feedforward)算法计算在初始化参数下此三层神经网络的输出;然后运用反向传播(backpropagation)算法,计算代价函数对所有参数的偏导数,并讨论将初始化参数全部设为0所带来的问题

    (4)试给出一个神经网络(画出架构图,并写出激活函数及其对应的参数),使此训练样本集的5个训练样本点都可以被正确分类。

    答:

    1

    由图可以看出,不存在任意一条直线可以将样本正确分类,所以此训练样本线性不可分。

    2

    使用Sigmoid激活函数,给神经元引入了非线性因素,使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数,这样神经网络就可以应用到众多的非线性模型中。而如果将Sigmoid函数换成线性函数,则隐藏层就失去了意义,每一层输出都是上层输入的线性函数,无论神经网络有多少层,输出都是输入的线性组合。

    3

    在前馈算法中,矩阵权重初始化为0导致计算的结果都为‘+’,分类不正确,神经网络没起到任何作用;在BP算法中,权重初始为0,将导致最终结果都为0,反向传播也失去了意义。
    (4)

    设计RBF神经网络如图,


    通常采用两步过程来训练RBF网络,第一步:确定神经元中心Ci,常用的方式包括随机取样,聚类等;第二步,利用BP算法等来确定参数wiβi

    经过代码测试,取隐藏层数为10,学习率为0.5,结果如图:



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  • 神经网络算法是数据挖掘技术中常用的一种算法,具有高正确率、抗噪声数据能力强等优势。SQL Server 2005为我们提供了一种简单的方式来应用神经网络算法。我的毕设课题就是在SQL Management Studio、BI Dev Studio等...
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  • 神经网络分类算法 数据挖掘

    万次阅读 2017-02-09 16:36:47
    神经网络分类介绍:  神经网络就是一组相互连接的输入输出单元,这些单元之间的每个连接都关联一个权重。...神经网络的优点就是对噪声数据有较好适应能力,并且对未知数据也具有较好的预测分类能力

    神经网络分类介绍:

          神经网络就是一组相互连接的输入输出单元,这些单元之间的每个连接都关联一个权重。在网络学习阶段,网络通过调整权重来实现输入样本与其相应(正确)类别的对应。由于神经网络学习主要是针对其中的连接权重进行的,因此神经网络的学习有时也称为连接学习;神经网络的优点就是对噪声数据有较好适应能力,并且对未知数据也具有较好的预测分类能力;

    多层神经网络如图-4.9 所示,它包含两层处理单元(除输入层外);同样包含两个隐层的神经网络称为三层神经网络,如此等等。该网络是前馈的,即每一个反馈只能发送到前面的输出层或隐含层。它是全连接的,即每一个层中单元均与前面一层的各单元相连接。后传方法通过不断处理一个训练样本集,并将网络处理结果与每个样本已知类别相比较所获误差,来帮助完成学习任务。

     

    下面就以一个案例为准就行说明;以第一个训练元祖X={1,0,1} 其类标号为 1


    第一步:初始化network的所有权重和偏倚;网络的权重一般初始为小随机数(例如 -1.0 到1.0),具体初始数据如下:


    第二步:在终止循环条件下循环每个训练元祖,设X={1,0,1},其类标号Y为1;

    第三步:循环输入单元,输入单元的输入=输出,及I₁=O₁=1;I₂=O₂=0 ; I₃=O₂=1

    第四部:计算隐藏层或输出层的输入和输出;

    输入公式见下方:


    故可以求输入I₄= I₁*W₁₄+I₂*W₂₄+I₃*W₃₄+θ₄=1*0.2+0*0.4+1*(-0.5)+(-0.4)=-0.7

    输出公式见下方:


      O₄=1+(1+E[0.7])=0.332;

    按照输入和输出公式,可以分别求出4/5/6节点的输入和输出见下方:

     

    第五部:计算误差,对于隐藏节点和输出节点的误差计算公式不一样,见下方:

    输出层误差公式:


    隐藏层误差公式


    按照以上公式可以求 :(T为类标志)  

    Err6 = 0.474*(1-0.474)*(1-0.474)=0.1311

    Err4 = 0.332*(1-0.332)*Err6*W46=0.332*(1-0.332)*(-0.1311)*(-0.3)=-0.02087;

    计算结果分别如下:


    第五部:更新权重和偏倚值,公式如下:


    上面就是更新权重的公式,设置 L = 0.9,以W₁₄更新为例子说明:△W₁₄=0.9*(-0.0087)*1=-0.00783  故 W₁₄=△W₁₄+ W₁₄=0.19217

    最后各个更新数据如下:


    以上就是一个元祖的过程,训练时候循环大量元祖,更新权重和偏倚值,当达到跳出循环元祖条件时候,中断训练;

    中断训练的条件如下:









    展开全文
  • 神经网络 ( Neural Networks ) 简介 II . 神经网络三要素 III . 神经网络拓扑结构 IV . 神经网络连接方式 V . 神经网络学习规则 VI . 浅层神经网络 与 深度神经网络 VII . 深度学习 简介 VIII . 机器学习 简介 IX ....



    I . 神经网络 ( Neural Networks ) 简介



    神经网络简介 :


    1 . 神经网络组成 : 由 一组 连接的 输入 和 输出单元 组成 , 每个连接都有一个 权值 ( 系数 ) ;


    2 . 神经网络本质 : 神经网络本质是一种特殊的 有向图 , 有向图由 节点有向弧 组成 , 节点就是 神经元 , 有向弧就是神经元单元之间的 连接 ;


    3 . 神经元分层 : 神经网络中的神经元由多层组成 , 层间的神经元单元没有连接 , 神经元单元只能连接相邻的两层 ( 上层 / 下层 ) 中的神经元单元 ;


    4 . 学习过程 : 学习过程中 , 调整每个连接的 权值 , 使 神经网络 预测分类 的准确性 逐步提高 ; 开始时给一组默认的初始权值 , 学习过程中 , 逐步调整 , 使其与真实数据进行拟合 , 逐步提高其预测准确性 ;


    5 . 连接者学习 : 学习过程是调节单元之间的连接的权值的过程 , 神经网络学习 又称为 连接者学习 ;


    6 . 神经网络基础 : 模拟大脑中 神经元 数学模型 , 以该模型为基础建立神经网络 , 每个 输入 / 输出 单元 都是一个 神经元 , 单元之间互相连接 , 并且每个连接都有不同的 权重属性 ;


    7 . 信息处理模型 : 神经元 是一个 多输入 , 单输出 , 的 信息处理单元 , 根据其该特性 , 将神经元抽象成该特征的数学模型 ;



    II . 神经网络三要素



    神经网络三要素 :拓扑结构 , ② 连接方式 , ③ 学习规则 ; 根据上述三要素的特征 , 对神经网络进行分类 ;



    III . 神经网络拓扑结构



    神经网络拓扑结构 :


    ① 根据层数分类 : 按照层次排列神经网络单元 , 根据该神经网络排列的层次数 , 可以分为 单层神经网络 , 两层神经网络 , ⋯ \cdots , N N N 层神经网络 ;

    ② 神经网络结构 与 性能 : 结构越简单 , 学习时参数收敛速度快 , 代价是准确度低 ;

    ③ 神经网络复杂度 : 神经网络的层数 , 每层单元数 , 由问题复杂程度决定 , 越复杂的问题 , 层数及每层单元数就越多 ;

    ④ 针对线性问题的神经网络 : 使用两层神经网络可解决 ;

    ⑤ 针对多元非线性问题的神经网络 : 需要使用多层神经网络解决 ;



    IV . 神经网络连接方式



    1 . 神经网络连接强度 : 神经网络层次间的连接 , 和层次内部的连接 , 每个连接都有一个强度 , 用 权 表示该强度 ;


    2 . 根据层次间连接方式对神经网络进行分类 :

    ① 前馈式网络 : 该连接是单向连接 , 前一层单元输出 是 后一层单元输入 ; 如 Kohonen 网络 , 反向传播网络 ;

    ② 反馈式网络 : 在前馈式网络基础上 , 将最后一层单元的输出继续作为第一层单元的输入 ; 如 , Hopfield 网络 ;


    3 . 根据连接范围对神经网络分类 :


    ① 全连接神经网络 : 每一层中的单元 , 与前一层的 所有单元 , 后一层的 所有单元 , 都连接起来 ;

    ② 局部连接神经网络 : 每一层的单元 , 与前一层的 部分单元 , 后一层的 部分单元 , 都连接起来 ;



    V . 神经网络学习规则



    1 . 神经网络学习方法 :


    ① 感知器 : 有监督的学习方法 , 给出已知的训练集 , 学习过程中指导模型的训练 ;

    ② 认知器 : 无监督的学习方法 , 训练集未知 , 各个单元竞争学习 ;


    2 . 神经网络学习和使用 :


    ① 离线网络 : 学习 和 使用 , 两个过程是独立的 ; 先训练神经网络 , 然后再使用 ;

    ② 在线网络 : 学习 和 使用 , 两个过程是同步的 ; 一边训练 , 一边使用 ;


    3 . 神经网络学习规划 : 调整神经元连接权系数的方式 ;


    ① 相关学习网络 : 根据单元之间的连接的激活水平 , 调整神经元连接权系数 ;

    ② 纠错学习网络 : 根据输出单元的外部反馈 , 调整神经元连接权系数 ;

    ③ 自组织学习网络 : 根据输入自适应改变神经元连接权系数 ;



    VI . 浅层神经网络 与 深度神经网络



    1 . 浅层神经网络 : 拓扑结构 , 连接方式 , 学习规则 , 三方面说明其特征 ;


    ① Hopfield 网络 : 单层结构 , 反馈型网络 , 神经元单元都是相同的 ;

    ② 反向传播网络 : 多层结构 , 前馈型网络 , 学习规则是最小均方差纠错 ; ( 用途 , 语言识别 , 分类 )

    ③ Kohonen 网络 : 自组织网络 , 有输入层和输出层 , 神经元单元是全连接的 ;

    ④ ART 网络 : 自组织网络 ;


    2 . 深度神经网络 : 卷积神经网络 ( CNN ) , 循环神经网络 ( RNN ) , 深度信念网络 ( DBN ) ;



    VII . 深度学习 简介



    1 . 深度学习 :多层神经网络上 , 解决图像 , 文本 , 等分类问题的 机器学习 算法集合 ;


    2 . 深度学习 与 神经网络 : 深度学习属于神经网络范畴 , 但 深度学习 与 神经网络 实践应用 上略有不同 , 深度学习的目的是进行 特征学习 , 通过 分层网络 获取不同层次的 特征信息 , 以此来替代人工的相关工作 ;


    3 . 深度学习应用场景 :


    ① 分类阶段 : 分类过程分为两个阶段 , 学习阶段 , 预测阶段 ;

    ② 特征工程 : 学习阶段 , 又分为 特征工程阶段模型建立阶段 , 这里的特征工程阶段需要人工将特征提取出来 ;

    ③ 深度学习应用 : 深度学习 就是在 学习阶段 的 特征工程阶段 , 使用机器来完成该阶段的工作 ;



    VIII . 机器学习 简介



    机器学习简介 :


    ① 机器学习算法核心 : 抽取出样本特征后 , 然后使用算法为这些特征赋予权值 , 然后针对这些权值进行优化 ;

    ② 如 : 支持向量机 , 最终需要优化一个超平面 , 这个超平面表达成 w x + b = 0 wx + b = 0 wx+b=0 , 其中的 w w w b b b 两个参数就可以看做权值 , 最终目的是优化这两个权值 ; 其中 x x x 就是特征向量 , w w w 就是该特征的权重 ;

    ③ 机器学习 需要人参与 : 机器学习 中 , 样本的特征需要人工 设计 , 抽取 , 并且这些特征需要手工输入 ;

    ④ 与深度学习联系 : 深度学习 可以看做 机器学习 的 子领域 ;

    ⑤ 与深度学习区别 : 传统的 机器学习 的特征工程是靠人工完成 , 深度学习 中的特征工程靠手动完成 ;



    IX . 深度学习 与 机器学习 建模对比



    1 . 机器学习建模 : 机器学习 建模阶段 , 有两个步骤 , 特征工程 , 学习算法 ;


    ① 特征工程 ( 人工完成 ) : 传统机器学习中 , 特征工程需要手工抽取样本特征 , 需要精通该领域的专家才能完成该工作 ;

    ② 学习算法 ( 计算机完成 ) : 将特征抽取出来 , 优化这个特征的权值 ( 参数 ) 即可 ;


    2 . 深度学习建模 : 深度学习 的建模阶段 , 全部靠计算机完成 , 人工不用干预 ;


    ① 特征抽取 : 靠算法完成 ; 从 音频 , 图像 , 文本 , 中抽取特征 ;

    ② 性能对比 : 深度学习 自动化抽取特征 , 优于机器学习 手工抽取特征 ;



    X . 深度学习 与 机器学习 性能对比



    1 . 机器学习的弊端 : 手工抽取的特征太过于具体 , 有一些隐含的深层次的特征被忽略掉了 , 抽取的特征不完整 , 另外还要花很长时间设计和验证这些特征 ;

    如 : 先抽取一批特征 , 然后使用机器学习算法 使用 这些特征 创建模型 , 测试模型看预测的额准确性 , 如果预测效果不好 , 在选取其它特征组合 , 继续建立模型测试 ;


    2 . 深度学习 优势 : 摆脱了人工限制 , 提供了 灵活的 , 通用的 学习框架 ;


    ① 不易理解 : 使用 深度学习 抽取的特征 , 不容易解释 , 从输入数据中获取向量 , 这些向量的含义未知 , 不易理解 ;

    ② 适应性强 : 但这些特征保留了很多深层次的信息 , 适应性很强 ;

    ③ 信息层次 : 其由表面的 , 语义层次的信息 , 转换到了更深层次的信息 ;

    ④ 学习速度快 : 相对于手工抽取特征 , 学习抽取特征的过程很快 ;

    ⑤ 学习场景 : 深度学习既可以用于 有监督学习 , 也可以用于 无监督学习 ;

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