Modeler分类预测神经网络算法
神经网络模型的教程及使用方法
神经网络模型的教程及使用方法神经网络模型是一种模仿人脑神经系统工作原理的计算模型。
随着人工智能和深度学习的发展，神经网络模型已经成为一种重要的工具，被广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域。
本文将介绍神经网络模型的基本原理、常见的网络结构以及使用方法。
一、神经网络模型的基本原理神经网络模型受到人脑神经系统的启发，由神经元、权重和激活函数组成。
神经网络模型的基本思想是通过学习对输入数据进行逐层抽象和组合，最终得到对输入数据的预测输出。
1. 神经元（Neuron）神经元是神经网络的基本单元，接收来自上一层神经元的输入，并将其加权求和后经过激活函数得到输出。
神经元的输入可以来自于其他神经元的输出，也可以来自于外部的输入数据。
2. 权重（Weight）权重是连接神经元之间的参数，用于调节输入信号的重要性。
神经网络的训练过程就是通过不断调整权重的值来优化网络的性能。
3. 激活函数（Activation Function）激活函数决定了神经元的输出。
常用的激活函数包括Sigmoid函数、ReLU函数等。
激活函数的作用是引入非线性因素，提高神经网络模型的表达能力。
二、常见的神经网络模型结构1. 前馈神经网络（Feedforward Neural Network）前馈神经网络是最简单的神经网络结构，信号从输入层经过一层一层的传递到输出层，没有反馈连接。
前馈神经网络可以通过增加隐藏层的数量和神经元的个数来提高模型的表达能力。
2. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network）卷积神经网络是一种专门用于图像识别的神经网络模型。
它通过局部感知和参数共享来提取图像的特征。
卷积神经网络一般由卷积层、池化层和全连接层组成。
3. 循环神经网络（Recurrent Neural Network）循环神经网络是一种具有记忆功能的神经网络模型。
它通过循环连接实现对序列数据的建模，可以处理时序数据和语言模型等任务。
SPSS Modeler数据挖掘 第六讲
人工神经网络建立的步骤
网络结构的确定 隐层层数和各隐层中隐结点的个数决定复杂度 网络结构不一定在模型建立之前就完全确定 经验值法 动态调整法
人工神经网络建立的步骤
网络权值的确定步骤 第一，初始化网络权值：[-0.5,0.5] 第二，计算各节点加法器和激活函数，得到分 类预测值 第三，比较预测值与实际值，根据误差值重新 调整各网络权值 第四，回第二步，直到预测误差小于指定ε， 或达到指定迭代次数，或达到指定的运行时间 ，或参数的最大变化值小于指定
感知机
感知机：前馈式、两层层间连接结构
• 每个样本都提供输入输出数量关系的信息，依次 向每个样本学习，并根据误差调整网络权值 • 可能需要学习多个周期
感知机的参数优化过程
人工神经网络：概念
基本概念： 处理单元（Processing Element ） 处理单元（模拟神经元）组成，将 ANN看作 为一张图，处理单元也称为节点（Node） 边：节点之间的连接，反映了各节点之间的关 联性 边权值：体现节点关联性的强弱 人工神经网络的种类繁多，可以从拓扑结构和连 接方式等角度划分
人工神经网络：节点
完整的节点由加法器和激活函数（activation function）组成
人工神经网络：节点
加法器：对自身输入的线性组合 U j Wij X i j i 1 激活函数： Y j f (U j )
1 0
1 1
n
f (U j )
f (U j )
人工神经网络：节点(回归)
节点中的加法器是一个回归平面 第j个回归平面表示为：
Modeler软件及其在药品不良反应监测中的应用
Modeler软件及其在药品不良反应监测中的应用王玲;陈中;陈安【摘要】提供了一种技术方法,为药品不良反应监测工作提供参考.利用Modeler 软件,通过利用数据挖掘技术的定性分析方法,对药品不良反应病例报告进行处理、分析.数据挖掘的定量分析方法为药品不良反应监测工作提供了一项有益的尝试.%This article provides a technical method for ADR monitoring.By using qualitative analysis of Data Mining technique, ADR case reports were processed and analyzed by using Modeler.The qualitative analysis of data mining method is a useful attempt for ADR monitoring.y【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2011(020)002【总页数】5页(P104-108)【关键词】Modeler;药品不良反应;数据挖掘;定性分析【作者】王玲;陈中;陈安【作者单位】国家药品不良反应监测中心,北京 100045;北京中医药大学第三附属医院,北京 100029;中国科学院科技政策与管理科学研究所,北京 10008【正文语种】中文药品是用于防病治病、康复保健的特殊商品。
药品的作用具有双重性，一方面，可以预防和治疗疾病；另一方面，也会导致副作用，产生药源性疾病。
药品的使用直接关系到人的生命安全和身体健康，所以加强药品的风险管理具有及其重要的意义。
药品不良反应(Adverse Drug Reaction，ADR)是指合格药品在正常用法用量下出现的与用药目的无关的或意外的有害反应。
药品不良反应监测是加强上市后药品风险管理的有效手段。
通过收集ADR病例报告数据，经过分析评价和进一步的研究，有助于及时发现存在的风险因素，及时采取有效措施，降低危害。
IBM SPSS Modeler 18.2 Python 脚本编写与自动化指南说明书
第 2 章 脚本语言 . . . . . . . . . . 13
脚本编写语言概述 . . . . . . . . . . . . 13 Python 和 Jython . . . . . . . . . . . . 13 Python 脚本编制 . . . . . . . . . . . . 13
分类模型归纳总结
分类模型归纳总结在机器学习和数据挖掘领域，分类是一种常见的任务，它旨在根据给定的特征将数据点分为不同的类别。
分类模型是用于解决分类问题的数学模型。
本文将对一些常见的分类模型进行归纳总结，包括逻辑回归、决策树、支持向量机和随机森林等。
一、逻辑回归（Logistic Regression）逻辑回归是一种广泛应用于分类问题的线性模型。
它通过将输入特征与权重相乘，并通过一个激活函数（如sigmoid函数）将结果映射到[0, 1]的范围内，从而预测样本属于某个类别的概率。
逻辑回归具有简单、高效的特点，适用于二分类问题。
二、决策树（Decision Tree）决策树是一种基于树结构的分类模型。
它通过将特征空间划分为多个矩形区域，每个区域对应一个类别，从而实现对样本进行分类。
决策树具有易解释、易理解的特点，可处理离散和连续特征，并且具备较好的鲁棒性。
三、支持向量机（Support Vector Machine）支持向量机是一种经典的分类模型，通过在特征空间中构造最优超平面，将不同类别的样本分开。
支持向量机可处理线性可分和线性不可分的问题，在高维空间中表现出色，并具有一定的抗噪能力。
四、随机森林（Random Forest）随机森林是一种集成学习方法，由多个决策树组成。
它通过对训练集随机采样，并对每个采样子集构建一个决策树，最终通过投票或平均等方式得到分类结果。
随机森林具有较高的准确性和较好的泛化能力，对于处理高维数据和大规模数据集具有一定优势。
五、朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的概率分类模型。
它假设各个特征之间相互独立，并根据训练数据计算类别的先验概率和特征的条件概率，从而进行分类预测。
朴素贝叶斯分类器简单、高效，并在处理文本分类等领域表现突出。
六、神经网络（Neural Networks）神经网络是一类模拟人脑结构和功能的机器学习模型。
它包含输入层、隐藏层和输出层，通过不同层之间的连接权重进行信息传递和特征提取，最终实现分类任务。
用于物体位置预测的算法
用于物体位置预测的算法
物体位置预测是计算机视觉和机器学习领域的一个重要问题，
有许多算法可以用于物体位置预测。
以下是一些常用的算法：
1. 卷积神经网络（CNN），CNN是一种深度学习算法，广泛应
用于物体位置预测任务。
通过多层卷积和池化操作，CNN可以有效
地学习图像中的特征，并用于物体位置的预测。
常见的CNN架构包
括AlexNet、VGG、ResNet等。
2. 循环神经网络（RNN），RNN是另一种常用的神经网络算法，特别适用于处理序列数据。
在物体位置预测中，可以使用RNN来对
物体在时间序列上的位置进行预测，例如视频中物体的运动轨迹预测。
3. 卡尔曼滤波器，卡尔曼滤波器是一种经典的状态估计算法，
常用于预测物体的位置和速度。
它基于线性动力学模型和观测模型，通过不断地融合传感器数据和先验知识，可以对物体的位置进行准
确的预测。
4. 支持向量机（SVM），SVM是一种监督学习算法，常用于分
类和回归任务。
在物体位置预测中，可以使用SVM来学习物体位置与图像特征之间的关系，从而进行位置的预测。
5. 随机森林（Random Forest），随机森林是一种集成学习算法，通过组合多个决策树来进行预测。
在物体位置预测中，可以使用随机森林来学习图像特征和物体位置之间的复杂关系，从而实现准确的位置预测。
以上是一些常用于物体位置预测的算法，它们各自有着不同的特点和适用范围。
在实际应用中，通常会根据具体的问题和数据特点选择合适的算法来进行物体位置的预测。
dpmodeler详细操作流程
dpmodeler详细操作流程英文回答：DPModeler: A Step-by-Step Workflow.DPModeler is a powerful tool for building and training deep learning models. It provides a user-friendly interface that makes it easy to access the latest deep learning algorithms and techniques. In this workflow, we willprovide a step-by-step guide to using DPModeler forbuilding a deep learning model.1. Import Data.The first step is to import your data into DPModeler. DPModeler supports a variety of data formats, including CSV, JSON, and HDF5. You can also import data from a database or cloud storage.2. Data Preparation.Once your data is imported, you need to prepare it for training. This involves cleaning the data, removing outliers, and normalizing the features. DPModeler provides a number of tools to help you with data preparation.3. Feature Engineering.Feature engineering is the process of transforming the raw data into features that are more useful for training a deep learning model. DPModeler provides a number of tools to help you with feature engineering, including feature selection, dimensionality reduction, and binning.4. Model Training.Once your data is prepared, you can start training your deep learning model. DPModeler provides a variety of deep learning algorithms, including convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), and generative adversarial networks (GANs). You can also customize the training process by setting thehyperparameters of the model.5. Model Evaluation.Once your model is trained, you need to evaluate its performance. DPModeler provides a number of metrics to help you evaluate your model, including accuracy, precision, recall, and F1 score. You can also use DPModeler to visualize the performance of your model.6. Model Deployment.Once your model is evaluated and meets your requirements, you can deploy it into production. DPModeler provides a number of tools to help you with model deployment, including Docker and Kubernetes.中文回答：DPModeler 详细操作流程。
基于神经网络集成的财务舞弊识别方法
基于神经网络集成的财务舞弊识别方法作者：高媛媛来源：《科技经济市场》2014年第02期摘要：为提高财务舞弊识别的精确度及泛化能力，本文以Spss Modeler14.2为平台，利用bagging和Boosting算法构建神经网络集成分类器，建立财务舞弊识别数据流，并对结果进行了分析。
结果表明，Boosting算法构建的神经网络集成分类器精确度高，泛化能力强，能更有效的识别财务舞弊。
关键词：财务舞弊；神经网络集成；Bagging；Boosting0 引言近年来上市公司的财务舞弊案频繁发生，打击了公众对上市公司和资本市场的信心，成为资本市场健康发展的一块顽石，因此寻求有效并能迅速识别舞弊的方法成为资本市场和会计执业界面临的问题之一。
随着人工智能和计算机技术的发展，许多数据挖掘算法应用到财务舞弊识别领域，神经网络由于对数据分布假设没有要求，且非线性拟合能力较强，这使得其在舞弊识别方面具有较强的适用性。
国外应用神经网路识别财务舞弊的研究开展的较早，Ethridge和Brooks早在1994年就提出人工神经网络是甄别管理舞弊的理想方法[1]。
Green和Choi （1997）利用原始财务数据建立神经网络（ANN）舞弊判别模型[2]。
Lin、Hwang和Becker （2003）融合模糊回归、神经网络等方法构建了集成的模糊神经网络[3]。
国内学者的代表性研究主要有：梁杰等（2006）提出了模糊神经网络混合模型[4]。
刘君、王里平（2006）建立径向基概率神经网络的财务舞弊识别模型[5]。
蔡志岳和吴世农（2006）证明遗传神经网络预测准确度高于逻辑回归模型和BP神经网络预测模型[6]。
从上述研究可以看出前人的研究主要采用单一分类器构建模型，在实际应用中单一分类器存在一些缺陷，如分类精确度较低、预测性能不稳定等问题。
针对财务舞弊识别建模数据样本量较少、数据维度高、信噪比低等诸多难题，本文提出采用神经网络集成的思想来提高舞弊识别模型的泛化能力和预测效果。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Modeler分类预测神经网络算法
3
•1/4/2021
人工神经网络算法概述
• 人工神经网络的种类：从拓扑结构角度划分： • 网络层数：两层神经网络、三层神经网络和多层神经 网络
结点的作用
结点的个数
Modeler分类预测神经网络算法
4
•1/4/2021
人工神经网络算法概述
• 人工神经网络的种类：从连接方式角度划分 ： • 层间连接
什么是人工神经网络
• 神经网络起源于生物神经元的研究，其研究的主要对象 是人脑 • 人脑是一个高度复杂的、非线性、并行处理系统，其 中大约有1011个称为神经元的微处理单元。这些神经 元之间互相连接，连接数目高达1015 • 人脑具有联想、推理、判断和决策的能力，对人脑的 活动机理的研究一直是一种挑战 • 人脑智能的核心在于其连接机制，即由于大量简单处 理单元（神经元）的巧妙连接，使得人脑成为一个高 度复杂的大规模非线性自适应系统
Modeler分类预测神经网络算法
1
•1/4/2021
什么是人工神经网络
• 人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）是一种 人脑的抽象计算模型 • 通过计算机程序实现对人脑系统的模拟，形成类似于 生物神经元的处理单元，并希望通过这些处理单元的 有机连接，解决现实世界的模式识别、联想记忆、优 化计算等复杂问题 • 人工神经网络主要应用于分类预测和聚类方面
• 数据准备 • 数值型变量数据的标准化处理 [0，1] • 分类型变量
nlo2g (k1)
有4、5、6个类别的分类变量都只需要3个变量即可
• 网络结构的确定
• 隐层层数和各隐层中隐结点的个数决定复杂度
• 网络结构不一定在模型建立之前就完全确定
Modeler分类预测神经网络算法
10
•1/4/2021
Modeler分类预测神经网络算法
5
•1/4/2021
人工神经网络中的结点和意义
• 接收上层结点的输出作为本结点的输入，对输入进行计 算后给出本结点的输出
加法器： Uj n WijXi j
激活函数： Yj f(Uj)
i1
Modeler分类预测神经网络算法
6
•1/4/2021
人工神经网络中的结点和意义
结点3：U为：1×0.2＋0.5×0.5=0.45，激活函数值为： y1=f(0.45)＝0.61
结点4：U为：1×(－0.6)＋0.5×(－1.0)=－1.1，激活函数值 为：y2=f(－1.1)＝0.25
结点5：U为：0.61×1.0＋0.25×(－0.5)=0.735，激活函数值 为：y3=f(0.735)＝0.68
人工神经网络建立的一般步骤
• 网络权值的确定 • 第一，初始化网络权值：默认为来自均值为0，取值 范围在－0.5至0.5之间正态分布随机数 • 0附近、随机数、小区间 • 第二，计算各处理单元的加法器和激活函数值，得到 样本的分类预测值 • 第三，比较样本的预测值与实际值并计算误差，根据 误差值重新调整各网络权值 • 第四，返回到第二步
Modeler分类预测神经网络算法
13
•1/4/2021
感知机的训练步骤
• 第四，计算输出结点期望值与预测值的误差，t时刻：
ej(t)Y (t) Y'(t) 1jk
• 对于二分类输出变量，错判为0则为1，错判为1则为－1
• 第五，调整第i个输入结点和第j个输出结点之间的网络权
值和偏差
冲量
学习率
W ij(t1)W ij(t)ej(t)Xi(t) j(t1)j(t)ej(t)
W i( jt) ej(t)X i(t)
delta规则
• 第六，判断是否满足迭代终止条件。如果没有满足，则重 新回到第二步
Modeler分类预测神经网络算法
14
•1/4/2021
设为1，为0.1，为0，激活函数f=U
W i( jt) ej(t)X i(t)
Modeler分类预测神经网络算法
11
•1/4/2021
感知机
• B-P反向传播网络是一种前馈式、多层、感知机网络
• 每个样本都会提供关于输入输出变量数量关系的信息， 应依次向每个样本学习，并根据误差调整网络权值
Modeler分类预测神经网络算法
12
•1/4/2021
感知机的训练步骤
• 第一，0时刻，初始化各个网络权值和输出结点的偏差
• 前馈式神经网络：连接是单向的，上层结点的输出 是下层结点的输入。B-P、Kohonen
• 反馈式神经网络 ：除单向连接外，输出结点的输 出又作为输入结点的输入。Hopfield
• 层内连接方式是指神经网络同层结点之间相互连接， 如Kohonen网络
• 人工神经网络的种类：从学习方式角度划分： • 感知机：采用有指导的学习方法 • 认知机：采用无指导的学习方法
Modeler分类预测神经网络算法
2
•1/4/2021
人工神经网络算法概述
• 人工神经网络组成： • 由相互连接的神经元，也称处理单元（Processing Element）组成。处理单元也称结点（Node） • 处理单元之间的连接称为边，反映了各处理单元之间 的关联性 • 关联性的强弱体现在边的权值上
W ( 0 ) { W i( 0 j)1 i n ,1 j k }j( 0 ,)
当输出变量为数值型采用Sigmoid函数，为分类时一般采用 [0,1]阶跃函数
• 第二，输入训练样本，t时刻：X=(X1(t),X2(t),…Xn(t)) • 第三，计算输出结点的预测值，t时刻
n
Y'(t)f( Wij(t)Xi(t)j(t)) j1
• 各种激活函数：
f(Uj)10
(Uj 0) (Uj 0)
f(Uj)11
(Uj 0) (Uj 0)
1
f
(Uj
)
1eUj
1eUj f (Uj ) 1eUj
Modeler分类预测神经网络算法
7
•1/4/2021
人工神经网络中的结点和意义
3，4，5处理单元的偏差为0，激活函数为(0,1)型Sigmoid函数：
Modeler分类预测神经网络算法
8
•在加法器和激活函数的共同作用下，结点起到了一个超 平面的作用 • 第一，如何定位一个超平面 • 第二，如果n维空间中的样本点线性不可分将会怎样
Modeler分类预测神经网络算法
9
•1/4/2021
人工神经网络建立的一般步骤