数据技术应用概论
第一章 绪论
数据素质培养意义
数据技术
数据科学应用体系框架
第二章 计算机信息系统
计算机信息系统的构成
计算机信息系统技术路线
第三章 抽样技术
抽样技术概述
网络调查和社会调查
抽样学习
抽样技术的基本概念
第四章 网络爬虫与文本数据生成
网络爬虫概述
网络爬虫技术操作
文本数据生成
第五章 数据库技术
数据库技术概述
数据库系统开发
关系数据库
数据仓库
第六章 SQL语言
SQL概述
SQL关系定义
SQL查询基本结构
数据库修改
视图
第七章 数据预处理技术
数据预处理概述
数据清理
数据集成
数据规约
数据变换
第八章 回归模型
回归模型的基础知识
最小二乘法
其他常用回归模型
第九章 Logistic建模技术
基础知识
梯度上升算法
第十章 关联规则挖掘
关联规则挖掘的基础知识
关联规则挖掘的 Apriori 算法
其它常用关联规则挖掘算法
第十一章 决策树分类规则
决策树分类规则的基础知识
决策树分类规则挖掘的ID3算法
几种常用的决策树
第十二章 K-平均聚类
基础知识
基于划分的K‐平均聚类算法
其他常用的聚类
第十三章 神经网络模型
神经网络模型的基础知识
误差逆传播算法
其他常用的神经网络算法
第十四章 支持向量机
支持向量机的基础知识
支持向量机的SMO算法
其他常用的支持向量机算法
第十五章 集成学习算法
集成学习算法的基础知识
随机森林算法
其他常用的集成学习算法
第十六章 数据可视化
数据可视化的基础知识
可视化设计基础
数据可视化工具
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第十三章 神经网络模型
```mindmap # 神经网络模型 ### 神经网络模型的基础知识 ### 误差逆传播算法 ### 其他常用的神经网络算法 ``` ------------ ### 神经网络模型的基础知识 - **定义：**`神经网络`是由多个节点（或称为“神经元”）组成的网络，这些节点通常按层次排列。 - **结构：**一个基本的神经网络包括`输入层`、一个或多个`隐藏层`以及`输出层`。 - **权重和偏置：**每个神经元与其他神经元的连接都有相应的`权重`和`偏置`，这些参数在训练过程中进行调整。 ### 误差逆传播算法 1. **训练过程：**`误差逆传播算法（Backpropagation）`是训练神经网络最常用的方法之一。 2. **前向传播：**输入数据在网络中向前传播，通过每一层的神经元，计算最终的输出。 3. **计算误差：**输出与期望值之间的差异（误差）被用来评估网络的性能。 4. **反向传播：**利用链式法则计算每个参数的梯度，然后更新权重和偏置以减少误差。 ### 其他常用的神经网络算法 1. **卷积神经网络（CNN）：**特别适用于`图像数据`，使用卷积层来提取图像特征。 2. **循环神经网络（RNN）：**适合处理`序列数据`，如时间序列分析或自然语言处理。 3. **长短期记忆网络（LSTM）：**RNN的一种变体，能够学习长期依赖关系。 4. **深度置信网络（DBN）：**由多层受限玻尔兹曼机（RBM）堆叠而成，常用于`特征学习`和`分类任务`。 5. **生成对抗网络（GAN）：**由生成器和判别器组成，通过对抗过程生成新的`数据实例`。
张龙
2024年8月14日 16:31
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