數(shù)據(jù)挖掘分類演示文稿

數(shù)據(jù)挖掘分類演示文稿現(xiàn)在是1頁\一共有52頁\編輯于星期五優(yōu)選數(shù)據(jù)挖掘分類現(xiàn)在是2頁\一共有52頁\編輯于星期五3Classification

主要用于對(duì)離散的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)分為兩步：根據(jù)訓(xùn)練集，構(gòu)造分類模型（訓(xùn)練集中每個(gè)元組的分類標(biāo)號(hào)事先已經(jīng)知道）估計(jì)分類模型的準(zhǔn)確性，如果其準(zhǔn)確性可以接受的話，則利用它來對(duì)未來數(shù)據(jù)進(jìn)行分類Prediction：構(gòu)造、使用模型來對(duì)某個(gè)樣本的值進(jìn)行估計(jì)，例如預(yù)測(cè)某個(gè)不知道的值或者缺失值主要用于對(duì)連續(xù)或有序的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)Typicalapplications信譽(yù)評(píng)估醫(yī)學(xué)診斷性能預(yù)測(cè)Classificationvs.Prediction現(xiàn)在是3頁\一共有52頁\編輯于星期五4Classification—ATwo-StepProcess

模型構(gòu)造階段:describingasetofpredeterminedclasses假定每個(gè)元組/樣本都屬于某個(gè)預(yù)定義的類，這些類由分類標(biāo)號(hào)屬性所定義用來構(gòu)造模型的元組/樣本集被稱為訓(xùn)練集（trainingset）模型一般表示為：分類規(guī)則,決策樹或者數(shù)學(xué)公式模型使用階段:forclassifyingfutureorunknownobjects估計(jì)模型的準(zhǔn)確性用一些已知分類標(biāo)號(hào)的測(cè)試集和由模型進(jìn)行分類的結(jié)果進(jìn)行比較兩個(gè)結(jié)果相同所占的比率稱為準(zhǔn)確率測(cè)試集和訓(xùn)練集必須不相關(guān)如果準(zhǔn)確性可以接受的話,使用模型來對(duì)那些不知道分類標(biāo)號(hào)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類?，F(xiàn)在是4頁\一共有52頁\編輯于星期五5ClassificationProcess(1):ModelConstructionTrainingDataClassificationAlgorithmsIFrank=‘professor’ORyears>6THENtenured=‘yes’Classifier(Model)現(xiàn)在是5頁\一共有52頁\編輯于星期五6ClassificationProcess(2):UsetheModelinPredictionClassifierTestingDataUnseenData(Jeff,Professor,4)Tenured?現(xiàn)在是6頁\一共有52頁\編輯于星期五7分類和預(yù)測(cè)相關(guān)問題(1):數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)清洗對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，去掉噪聲，對(duì)缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行處理（用某個(gè)最常用的值代替或者根據(jù)統(tǒng)計(jì)用某個(gè)最可能的值代替）相關(guān)分析(特征選擇)去掉某些不相關(guān)的或者冗余的屬性數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行概括（如將連續(xù)的值離散成若干個(gè)區(qū)域，將街道等上升到城市）對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化，將某個(gè)屬性的值縮小到某個(gè)指定的范圍之內(nèi)現(xiàn)在是7頁\一共有52頁\編輯于星期五8分類和預(yù)測(cè)相關(guān)問題(2):對(duì)分類方法進(jìn)行評(píng)價(jià)準(zhǔn)確性:分類準(zhǔn)確性和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性速度和可伸縮性構(gòu)造模型的時(shí)間(訓(xùn)練時(shí)間)使用模型的時(shí)間(分類/預(yù)測(cè)時(shí)間)魯棒性能夠處理噪聲和缺失數(shù)據(jù)可伸縮性對(duì)磁盤級(jí)的數(shù)據(jù)庫有效

易交互性模型容易理解，具有較好的洞察力現(xiàn)在是8頁\一共有52頁\編輯于星期五20四月20239Visualizationofa

DecisionTree

inSGI/MineSet3.0現(xiàn)在是9頁\一共有52頁\編輯于星期五10Supervisedvs.UnsupervisedLearningSupervisedlearning(classification)Supervision:Thetrainingdata(observations,measurements,etc.)areaccompaniedbylabelsindicatingtheclassoftheobservationsNewdataisclassifiedbasedonthetrainingsetUnsupervisedlearning

(clustering)TheclasslabelsoftrainingdataisunknownGivenasetofmeasurements,observations,etc.withtheaimofestablishingtheexistenceofclassesorclustersinthedata現(xiàn)在是10頁\一共有52頁\編輯于星期五11簡(jiǎn)單例子分類兩歲寶寶，給他看幾個(gè)水果，并告訴他：紅的圓的是蘋果，橘黃的圓的是橘子（建模型）拿一個(gè)水果問寶寶：這個(gè)水果，紅的圓的，是什么？（用模型）聚類兩歲寶寶，給他一堆水果，告訴他：根據(jù)顏色分成兩堆。寶寶會(huì)將蘋果分成一堆，橘子分成一堆。假如告訴他：根據(jù)大小分成3堆，則寶寶會(huì)根據(jù)大小分成3堆，蘋果和橘子可能會(huì)放在一起?，F(xiàn)在是11頁\一共有52頁\編輯于星期五12主要內(nèi)容分類和預(yù)測(cè)貝葉斯分類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類預(yù)測(cè)現(xiàn)在是12頁\一共有52頁\編輯于星期五13BayesianClassification是一種基于統(tǒng)計(jì)的分類方法，用來預(yù)測(cè)諸如某個(gè)樣本屬于某個(gè)分類的概率有多大基于Bayes理論研究發(fā)現(xiàn)，Na?veBayesClassifier在性能上和DecisionTree、NeuralNetworkclassifiers相當(dāng)。在應(yīng)用于大數(shù)據(jù)集時(shí)，具有較高的準(zhǔn)確率和速度Na?veBayesClassifier假設(shè)屬性值之間是獨(dú)立的，因此可以簡(jiǎn)化很多計(jì)算，故稱之為Na?ve。當(dāng)屬性值之間有依賴關(guān)系時(shí)，采用BayesianBeliefNetworks進(jìn)行分類?，F(xiàn)在是13頁\一共有52頁\編輯于星期五14BayesianTheorem:Basics假設(shè)X是未知分類標(biāo)號(hào)的樣本數(shù)據(jù)H代表某種假設(shè)，例如X屬于分類C

P(H|X):給定樣本數(shù)據(jù)X，假設(shè)H成立的概率例如，假設(shè)樣本數(shù)據(jù)由各種水果組成，每種水果都可以用形狀和顏色來描述。如果用X代表紅色并且是圓的，H代表X屬于蘋果這個(gè)假設(shè)，則P(H|X)表示，已知X是紅色并且是圓的，則X是蘋果的概率?，F(xiàn)在是14頁\一共有52頁\編輯于星期五15BayesianTheorem:BasicsP(H):拿出任一個(gè)水果，不管它什么顏色，也不管它什么形狀，它屬于蘋果的概率P(X):拿出任一個(gè)水果，不管它是什么水果，它是紅色并且是圓的概率P(X|H):一個(gè)水果，已知它是一個(gè)蘋果，則它是紅色并且是圓的概率?，F(xiàn)在是15頁\一共有52頁\編輯于星期五16BayesianTheorem:Basics現(xiàn)在的問題是，知道數(shù)據(jù)集里每個(gè)水果的顏色和形狀，看它屬于什么水果，求出屬于每種水果的概率，選其中概率最大的。也就是要算：P(H|X)但事實(shí)上，其他三個(gè)概率，P(H)、P(X)、P(X|H)都可以由已知數(shù)據(jù)得出，而P(H|X)無法從已知數(shù)據(jù)得出Bayes理論可以幫助我們：現(xiàn)在是16頁\一共有52頁\編輯于星期五17Na?veBayesClassifier每個(gè)數(shù)據(jù)樣本用一個(gè)n維特征向量表示，描述由屬性對(duì)樣本的n個(gè)度量。假定有m個(gè)類。給定一個(gè)未知的數(shù)據(jù)樣本X（即，沒有類標(biāo)號(hào)），分類法將預(yù)測(cè)X屬于具有最高后驗(yàn)概率（條件X下）的類。即，樸素貝葉斯分類將未知的樣本分配給類Ci，當(dāng)且僅當(dāng)：這樣，我們最大化。其最大的類Ci稱為最大后驗(yàn)假定。根據(jù)貝葉斯定理:

現(xiàn)在是17頁\一共有52頁\編輯于星期五18Na?veBayesClassifier由于P(X)對(duì)于所有類為常數(shù)，只需要最大即可。如果類的先驗(yàn)概率未知，則通常假定這些類是等概率的；即，。并據(jù)此只對(duì)最大化。否則，我們最大化。類的先驗(yàn)概率可以用計(jì)算；其中，si是類C中的訓(xùn)練樣本數(shù)，而s是訓(xùn)練樣本總數(shù)。現(xiàn)在是18頁\一共有52頁\編輯于星期五19Na?veBayesClassifier給定具有許多屬性的數(shù)據(jù)集，計(jì)算的開銷可能非常大。為降低計(jì)算的開銷，可以樸素地假設(shè)屬性間不存在依賴關(guān)系。這樣，

概率,,…,可以由訓(xùn)練樣本估計(jì)，其中，(a)

如果Ak是分類屬性，則；其中sik是在屬性Ak上具有值xk的類Ci的訓(xùn)練樣本數(shù)，而si是Ci中的訓(xùn)練樣本數(shù)(b)

如果是連續(xù)值屬性，則通常假定該屬性服從高斯分布。因而，

其中，給定類Ci的訓(xùn)練樣本屬性Ak的值，是屬性Ak的高斯密度函數(shù)，而分別為平均值和標(biāo)準(zhǔn)差?，F(xiàn)在是19頁\一共有52頁\編輯于星期五20Na?veBayesClassifier為對(duì)未知樣本X分類，對(duì)每個(gè)類Ci，計(jì)算。樣本X被指派到類Ci，當(dāng)且僅當(dāng)：

換言之，X被指派到其最大的類Ci。現(xiàn)在是20頁\一共有52頁\編輯于星期五21TrainingdatasetClass:C1:buys_computer=‘yes’C2:buys_computer=‘no’DatasampleX=(age<=30,Income=medium,Student=yesCredit_rating=Fair)現(xiàn)在是21頁\一共有52頁\編輯于星期五22Na?veBayesianClassifier:AnExampleComputeP(X|Ci)foreachclass

P(buys_computer=“yes”)=9/14=0.643 P(buys_computer=“no”)=5/14=0.357

P(age=“<30”|buys_computer=“yes”)=2/9=0.222P(age=“<30”|buys_computer=“no”)=3/5=0.6P(income=“medium”|buys_computer=“yes”)=4/9=0.444P(income=“medium”|buys_computer=“no”)=2/5=0.4P(student=“yes”|buys_computer=“yes)=6/9=0.667P(student=“yes”|buys_computer=“no”)=1/5=0.2P(credit_rating=“fair”|buys_computer=“yes”)=6/9=0.667P(credit_rating=“fair”|buys_computer=“no”)=2/5=0.4X=(age<=30,income=medium,student=yes,credit_rating=fair)

P(X|Ci):P(X|buys_computer=“yes”)=0.222x0.444x0.667x0.667=0.044P(X|buys_computer=“no”)=0.6x0.4x0.2x0.4=0.019P(X|Ci)*P(Ci):P(X|buys_computer=“yes”)*P(buys_computer=“yes”)=0.044x0.643=0.028

P(X|buys_computer=“no”)*P(buys_computer=“no”)=0.019x0.357=0.007Therefore,Xbelongstoclass“buys_computer=yes” 現(xiàn)在是22頁\一共有52頁\編輯于星期五23Na?veBayesianClassifier:Comments優(yōu)點(diǎn)易于實(shí)現(xiàn)多數(shù)情況下結(jié)果較滿意缺點(diǎn)假設(shè):屬性間獨(dú)立,丟失準(zhǔn)確性實(shí)際上,屬性間存在依賴處理依賴BayesianBeliefNetworks現(xiàn)在是23頁\一共有52頁\編輯于星期五24主要內(nèi)容分類和預(yù)測(cè)貝葉斯分類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類預(yù)測(cè)現(xiàn)在是24頁\一共有52頁\編輯于星期五25神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是以模擬人腦神經(jīng)元的數(shù)學(xué)模型為基礎(chǔ)而建立的，它由一系列神經(jīng)元組成，單元之間彼此連接。現(xiàn)在是25頁\一共有52頁\編輯于星期五26神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有三個(gè)要素：拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、連接方式、學(xué)習(xí)規(guī)則可以從這三方面對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類現(xiàn)在是26頁\一共有52頁\編輯于星期五27神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)渖窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單元通常按照層次排列，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的層次數(shù)，可以將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分為單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在學(xué)習(xí)時(shí)收斂的速度快，但準(zhǔn)確度低。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)和每層的單元數(shù)由問題的復(fù)雜程度而定。問題越復(fù)雜，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)就越多。例如，兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用來解決線性問題，而多層網(wǎng)絡(luò)就可以解決多元非線性問題現(xiàn)在是27頁\一共有52頁\編輯于星期五28神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接：包括層次之間的連接和每一層內(nèi)部的連接，連接的強(qiáng)度用權(quán)來表示。根據(jù)層次之間的連接方式，分為：前饋式網(wǎng)絡(luò)：連接是單向的，上層單元的輸出是下層單元的輸入，如反向傳播網(wǎng)絡(luò)反饋式網(wǎng)絡(luò)：除了單項(xiàng)的連接外，還把最后一層單元的輸出作為第一層單元的輸入，如Hopfield網(wǎng)絡(luò)根據(jù)連接的范圍，分為：全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：每個(gè)單元和相鄰層上的所有單元相連局部連接網(wǎng)絡(luò)：每個(gè)單元只和相鄰層上的部分單元相連現(xiàn)在是28頁\一共有52頁\編輯于星期五29神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)根據(jù)學(xué)習(xí)方法分：感知器：有監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法，訓(xùn)練樣本的類別是已知的，并在學(xué)習(xí)的過程中指導(dǎo)模型的訓(xùn)練認(rèn)知器：無監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法，訓(xùn)練樣本類別未知，各單元通過競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)。根據(jù)學(xué)習(xí)時(shí)間分：離線網(wǎng)絡(luò)：學(xué)習(xí)過程和使用過程是獨(dú)立的在線網(wǎng)絡(luò)：學(xué)習(xí)過程和使用過程是同時(shí)進(jìn)行的根據(jù)學(xué)習(xí)規(guī)則分：相關(guān)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)：根據(jù)連接間的激活水平改變權(quán)系數(shù)糾錯(cuò)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)：根據(jù)輸出單元的外部反饋改變權(quán)系數(shù)自組織學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)：對(duì)輸入進(jìn)行自適應(yīng)地學(xué)習(xí)現(xiàn)在是29頁\一共有52頁\編輯于星期五30基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類方法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)常用于分類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類知識(shí)體現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)連接上，被隱式地存儲(chǔ)在連接的權(quán)值中。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)就是通過迭代算法，對(duì)權(quán)值逐步修改的優(yōu)化過程，學(xué)習(xí)的目標(biāo)就是通過改變權(quán)值使訓(xùn)練集的樣本都能被正確分類?，F(xiàn)在是30頁\一共有52頁\編輯于星期五31基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類方法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特別適用于下列情況的分類問題：數(shù)據(jù)量比較小，缺少足夠的樣本建立模型數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)難以用傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法來描述分類模型難以表示為傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)模型現(xiàn)在是31頁\一共有52頁\編輯于星期五32基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類方法缺點(diǎn)：需要很長(zhǎng)的訓(xùn)練時(shí)間，因而對(duì)于有足夠長(zhǎng)訓(xùn)練時(shí)間的應(yīng)用更合適。需要大量的參數(shù)，這些通常主要靠經(jīng)驗(yàn)確定，如網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洹？山忉屝圆?。該特點(diǎn)使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在數(shù)據(jù)挖掘的初期并不看好。

現(xiàn)在是32頁\一共有52頁\編輯于星期五33基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類方法優(yōu)點(diǎn)：分類的準(zhǔn)確度高并行分布處理能力強(qiáng)分布存儲(chǔ)及學(xué)習(xí)能力高對(duì)噪音數(shù)據(jù)有很強(qiáng)的魯棒性和容錯(cuò)能力最流行的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類算法是80年代提出的后向傳播算法。

現(xiàn)在是33頁\一共有52頁\編輯于星期五34后向傳播算法后向傳播算法在多路前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上學(xué)習(xí)。

現(xiàn)在是34頁\一共有52頁\編輯于星期五35定義網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?/p>

在開始訓(xùn)練之前，用戶必須說明輸入層的單元數(shù)、隱藏層數(shù)（如果多于一層）、每一隱藏層的單元數(shù)和輸出層的單元數(shù)，以確定網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洹?/p>

現(xiàn)在是35頁\一共有52頁\編輯于星期五36定義網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?/p>

對(duì)訓(xùn)練樣本中每個(gè)屬性的值進(jìn)行規(guī)格化將有助于加快學(xué)習(xí)過程。通常，對(duì)輸入值規(guī)格化，使得它們落入0.0和1.0之間。離散值屬性可以重新編碼，使得每個(gè)域值一個(gè)輸入單元。例如，如果屬性A的定義域?yàn)?a0,a1,a2)，則可以分配三個(gè)輸入單元表示A。即，我們可以用I0,I1,I2作為輸入單元。每個(gè)單元初始化為0。如果A=a0，則I0置為1；如果A=a1，I1置1；如此下去。一個(gè)輸出單元可以用來表示兩個(gè)類（值1代表一個(gè)類，而值0代表另一個(gè)）。如果多于兩個(gè)類，則每個(gè)類使用一個(gè)輸出單元?，F(xiàn)在是36頁\一共有52頁\編輯于星期五37定義網(wǎng)絡(luò)拓?fù)潆[藏層單元數(shù)設(shè)多少個(gè)“最好”，沒有明確的規(guī)則。網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)是一個(gè)實(shí)驗(yàn)過程，并可能影響準(zhǔn)確性。權(quán)的初值也可能影響準(zhǔn)確性。如果某個(gè)經(jīng)過訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確率太低，則通常需要采用不同的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浠蚴褂貌煌某跏紮?quán)值，重復(fù)進(jìn)行訓(xùn)練。

現(xiàn)在是37頁\一共有52頁\編輯于星期五38后向傳播算法后向傳播算法學(xué)習(xí)過程：迭代地處理一組訓(xùn)練樣本，將每個(gè)樣本的網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)與實(shí)際的類標(biāo)號(hào)比較。每次迭代后，修改權(quán)值，使得網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)和實(shí)際類之間的均方差最小。這種修改“后向”進(jìn)行。即，由輸出層，經(jīng)由每個(gè)隱藏層，到第一個(gè)隱藏層（因此稱作后向傳播）。盡管不能保證，一般地，權(quán)將最終收斂，學(xué)習(xí)過程停止。

算法終止條件：訓(xùn)練集中被正確分類的樣本達(dá)到一定的比例，或者權(quán)系數(shù)趨近穩(wěn)定?，F(xiàn)在是38頁\一共有52頁\編輯于星期五39后向傳播算法后向傳播算法分為如下幾步：初始化權(quán)向前傳播輸入向后傳播誤差現(xiàn)在是39頁\一共有52頁\編輯于星期五40后向傳播算法初始化權(quán)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)通常被初始化為很小的隨機(jī)數(shù)（例如，范圍從-1.0到1.0，或從-0.5到0.5）。每個(gè)單元都設(shè)有一個(gè)偏置（bias），偏置也被初始化為小隨機(jī)數(shù)。

對(duì)于每一個(gè)樣本X，重復(fù)下面兩步：向前傳播輸入向后傳播誤差現(xiàn)在是40頁\一共有52頁\編輯于星期五41向前傳播輸入計(jì)算各層每個(gè)單元的輸入和輸出。輸入層：輸出=輸入=樣本X的屬性；即，對(duì)于單元j，Oj

=Ij=Xj隱藏層和輸出層：輸入=前一層的輸出的線性組合,即，對(duì)于單元j，Ij=∑wijOi+θj

i輸出=現(xiàn)在是41頁\一共有52頁\編輯于星期五42向后傳播誤差計(jì)算各層每個(gè)單元的誤差。向后傳播誤差，并更新權(quán)和偏置計(jì)算各層每個(gè)單元的誤差。輸出層單元j，誤差

Oj是單元j的實(shí)際輸出，而Tj是j的真正輸出。隱藏層單元j，誤差

wjk是由j到下一層中單元k的連接的權(quán)Errk是單元k的誤差現(xiàn)在是42頁\一共有52頁\編輯于星期五43向后傳播誤差更新權(quán)和偏差，以反映傳播的誤差。 權(quán)由下式更新： 其中，wij是權(quán)wij的改變。l是學(xué)習(xí)率，通常取0和1之間的值。 偏置由下式更新： 其中，j是偏置j的改變。

現(xiàn)在是43頁\一共有52頁\編輯于星期五后向傳播算法OutputnodesInputnodesHiddennodesOutputvectorInputvector:xiwij現(xiàn)在是44頁\一共有52頁\編輯于星期五20四月202345Example設(shè)學(xué)習(xí)率為0.9。訓(xùn)練樣本X={1,0,1}類標(biāo)號(hào)為1x1x2x3w14w15w24w25W34w35w46w564561010.2-0.30.40.1-0.50.2-0.3-0.2-0.40.20.1單元j凈輸入Ij輸出Oj4560.2+0-0.5-0.4=-0.7-0.3+0+0.2+0.2=0.1(-0.3)(0.332)-(0.2)(0.525)+0.1=-0.1051+(1+e0.7)=0.3321+(1+e-0.1)=0.5251+(1+e-0.105)=0.474單元jErrj654(0.474)(1-0.474)(1-0.474)=0.1311(0.525)(1-0.525)(0.1311)(-0.2)=-0.0065(0.332)(1-0.332)(0.1311)(-0.3)=-0.02087權(quán)或偏差新值w46w56w14w15w24w25w34w35654-0.3+(0.9)(0.1311)(0.332)=-0.261-0.2+(0.9)(0.1311)(0.525)=-0.1380.2+(0.9)(-0.0087)(1)=0.192-0.3+(0.9)(0.0065)(1)=-0.3060.4+(0.9)(-0.0087)(0)=0.40.1+(0.9)(-0.0065)(0)=0.1-0.5+(0.9)(-0.0087)(1)=-0.5080.2+(0.9)(-0.0065)(1)=0.1940.1+(0.9)(0.1311)=0.2180.2+(0.9)(-0.0065)=0.194-0.4+(0.9)(-0.0087)=-0.408現(xiàn)在是45頁\一共有52頁\編輯于星期五46主要內(nèi)容分類和預(yù)測(cè)貝葉斯分類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類預(yù)測(cè)現(xiàn)在是46頁\一共有52頁\編輯于星期五47WhatIsPred