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课程介绍
人工智能的底层模型-神经网络
一、类神经网络简介
1. 生物神经网络的构造
2. 倒传递神经网络的架构
二、以倒传递神经网络建立分类模型
1. 顺向数值传递
2. 逆向权重及偏移植修正
3. 神经网络逐步分类学习过程及CISPACE演示
三、以倒传递神经网络建立数字预测模型
1. 神经网络逐步数字预测学习过程及CISPACE演示
四、数据前处理
1. 数值型及类别型属性的数据前处理
五、类神经网络总结
1. 类神经网络的优缺点及与线性回归、罗吉斯回归、
非线型回归间的关系
六、R语言实作
1. 案例：零售业便利超商选点案例
2. 案例：房地产房价预测案例
1. 生物神经网络的构造
2. 倒传递神经网络的架构
二、以倒传递神经网络建立分类模型
1. 顺向数值传递
2. 逆向权重及偏移植修正
3. 神经网络逐步分类学习过程及CISPACE演示
三、以倒传递神经网络建立数字预测模型
1. 神经网络逐步数字预测学习过程及CISPACE演示
四、数据前处理
1. 数值型及类别型属性的数据前处理
五、类神经网络总结
1. 类神经网络的优缺点及与线性回归、罗吉斯回归、
非线型回归间的关系
六、R语言实作
1. 案例：零售业便利超商选点案例
2. 案例：房地产房价预测案例
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