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RSS订阅原创 一篇详解-BP神经网络matlab实现例子与方法(newff)
本文以初学者为对象，介绍BP神经网络的基本原理与应用，重点展示如何使用MATLAB实现一个基于acetylene化学反应数据的BP神经网络。通过newff函数构建网络结构，trainlm算法进行训练，并利用sim函数完成预测。实验结果表明，模型能准确拟合输入与输出关系，验证了BP神经网络在数值预测中的有效性。文章还详细解析了关键代码，帮助读者理解模型训练与预测流程。
2026-09-30 22:07:03
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原创 【评分卡教程】小白上手之-一步一步实现评分卡(实例解说与代码)
本文介绍小贷风控中评分卡的构建流程，涵盖变量分箱、选择与逻辑回归建模。通过历史数据对变量进行分箱并筛选有效特征，利用逐步回归减少变量数量，训练逻辑回归模型后提取权重与阈值，并通过设定初始分数、奇数比等参数将模型线性部分转化为评分卡。最终生成基于WOE值的评分表，实现客户风险评分的标准化与可视化，为信贷决策提供依据。
2026-09-29 20:47:03
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原创 BP神经网络-入门原理、公式推导、例子
要说BP神经网络，那得从人工神经元开始。我们都知道，神经元的生物原理无非就是信号传递。而人工神经元就是模拟生物学中单个神经元的结构，如下：w1∗x1w2∗x2ysigmoidw1∗x1w2∗x2b其中，sigmoid1e−x1为什么激活时需要加上一个阈值b呢，这是为了表示神经元自身的激活难度。
2026-06-16 08:34:01
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原创 BP神经网络用什么训练算法(traingd、traingdm、trainlm)
在使用matlab来训练BP神经网络时，我们不免会疑惑，究竟要怎么选择训练函数呢？
2026-06-14 09:07:45
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原创 一文详述-BP神经网络模型-从原理到实现
BP神经网络是一种智能仿生模型，我们都知道，生物神经网络由大量生物神经元通过突触连接而成，如下：大脑能够接收、处理和传递外界信息，帮助生物完成感知判断、思考决策等行为。而BP神经网络正是以此为基础而构建出来的数学模型。
2026-06-13 07:51:34
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原创 RBF神经网络的Spread参数是什么意思
本文介绍了RBF神经网络中spread参数的作用。spread控制径向基函数的宽度，默认值为1。当spread过小时会导致模型过拟合，曲线不平滑；适当增大spread可使样本间曲线过渡更平滑。但spread也不宜过大，否则会降低模型对局部细节的拟合能力。该参数需要合理设置以平衡模型的平滑性和局部拟合能力。
2026-06-11 17:03:35
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原创 具体说说-RBF神经网络-newrbe函数和newrb函数的区别
刚开始接触RBF神经网络时，会发现matlab提供了newrb和newrbe两个函数来构建RBF神经网络，那到底该使用哪一个呢？其实只要知道它们的区别，自然就知道该使用哪一个了。下面我们就来说说newrb和newrbe的区别。
2026-06-10 15:23:49
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原创 训练一个RBF神经网络-预测化学反应数据-代码
RBF神经网络是一种可以用于拟合任意关系的神经网络模型，它起源于RBF插值，但现在一般都使用OLS算法来训练。下面我们学以致用，用一个具体的例子来看看RBF神经网络是如何应用于预测问题的。
2026-06-10 14:59:26
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原创 一文详解-评分卡如何对变量分箱（分箱方法、分箱代码、分箱例子）
评分卡在建模之前，需要对变量进行分箱，它可以分析变量的有效性、加强模型的泛化能力，同时使评分卡模型可以以卡表形式来表示。变量分箱在评分卡制作中是不可缺乏的一个环节，本文介绍评分卡变量分箱的方法、代码。
2025-06-18 13:45:45
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原创 一篇入门之-小贷评分卡小白到入门-长文（含原理讲解、代码实现等）
评分卡是小贷风控中一种基于逻辑回归的的模型，它以卡表的形式对用户质量进行评分。评分卡一般分为A卡(申请评分卡)、B卡(行为评分卡)、C卡(催收评分卡)、F卡(欺诈评级评分卡)。本文讲解评分卡的原理，以及如何使用python实现一个评分卡。
2025-06-17 12:53:08
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原创 一篇入门之-评分卡变量分箱（卡方分箱、决策树分箱、KS分箱等）实操例子
最大KS分箱是基于KS值来进行分箱的一种方法，它先把所有样本初始化为一个分箱，然后根据KS点对分箱不断切割，直到数据分为n个分箱。它们都属于自动分箱方法，其中，卡方分箱是实际中最常用的分箱方法。最后，还需要审查一下业务逻辑是否合理，仔细看下每个分箱(第2列)与对应的badrate是不是符合业务逻辑，如果业务逻辑不合理，那赶紧检查问题，如果业务逻辑合理，那就过关啦！卡方分箱是基于卡方值进行分箱的一种方法，卡方分箱先初始化m个分箱，卡方分箱用卡方值判断哪两个分箱的类别分布最没区分度，就合并哪两个分箱。
2025-04-26 18:33:40
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原创 【简易】5分钟了解什么是等频、等距分箱（原理+两种代码实现方法）
在实现评分卡前，一般需要将变量进行分箱。变量的分箱可能通过手动分箱，也可以使用自动分箱算法来进行分箱，其中常用的自动分箱方法有：等频分箱、等距分箱、卡方分箱、KS分箱、决策树分箱等。下面展示什么是等频等距分箱，以及代码的实现。例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
2025-03-09 14:04:56
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原创 【代码】如何用bbbrisk快速实现一个评分卡-（代码与讲解）
评分卡是小贷风控中的一种常用模型，它最终输出一张用于估计小贷客户质量的评分卡表。评分卡样式如下：在来了新用户后，根据以上卡表，算出用户最终的评分。bbbrisk是python的一个风控包，它提供了快速构建评分卡的功能，bbbrisk的优点是，不仅仅是单纯的提供评分卡模型，而是实际构建评分卡时一切可能用到的功能。
2025-03-05 13:53:41
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原创 提取神经网络数学表达式
当我们在matlab训练好网络后，可以使用神经网络工具箱的sim(net,x)函数进行预测输出。但往往想提取出它的数学表达式，该怎么提取呢？下面以《一个简单的神经网络例子》中的模型为例，提取神经网络表达式。在《一个简单的神经网络例子》中我们设置的模
2024-11-11 10:06:31
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原创 老饼扒源码-自写重现matlab的LVQ神经网络(newlvq)源代码
《老饼讲解-神经网络》：本文是笔者细扒matlab神经网络工具箱newlvq(LVQ神经网络)的源码后，去除冗余代码，重现的简版newlvq代码，代码与newlvq的结果完全一致，通学源码的阅读，进一步掌握LVQ神经网络的本质与逻辑，达到LVQ神经网络的理论与实践一致。...
2024-11-11 10:05:43
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原创 简易入手《SOM神经网络》的本质与原理
《老饼讲解神经网络》:bp.bbbdata.com，SOM神经网络(Self-organizingFeatureMap)是Kohonen在1981年提出的一种用于聚类的神经网络，是神经网络家族中经典、重要且广泛应用的一员。本篇第一节先聚焦于讲清SOM是个什么东西，解决什么问题，思路是什么，有什么特性，第二节则扒取matlab的源码，自写《SOM-单样本训练算法》，即用自己的代码逻辑重现matlab工具箱的效果。...
2024-11-11 10:05:12
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原创 【原理】随机森林模型是怎么训练的
随机森林是将决策树进行简单bagging的一种集成算法，它经过多次随机抽取样本训练多棵决策树,用多棵决策树集成决策。由于它拥有多棵树，且每棵树是随机的，所以称为随机森林。随机森林的模型表达式如下：可以看到，随机森林就是多棵决策树的集成，要了解随机森林是如何训练的，也就只需要了解随机森林的每棵决策树是如何训练的就可以了。
2024-07-03 12:42:54
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原创 【教程】一步一步构建一个RBF神经网络-详细解说
RBF神经网络是指使用RBF作为激活函数的三层神经网络，它的拓扑结构如下：其中，每一个隐节点代表一个RBF函数，最终模型的输出就是多个RBF函数之和,如下：用于建模的输入输出数据如下：在matlab中如下实现一个RBF神经网络运行结果如下：(1)第5、6行代码是输入用于建模的数据(2)第9、10行代码是用于构建一个RBF神经网络，并使用构建好的网络进行预测其中，newrb用于构建一个RBF神经网络，完整入参共有6个参数：net = newrb(P,T,goal,spread,MN,DF
2024-07-01 14:32:25
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原创 【算法】5分钟了解如何使用PCA主成份分析
主成份分析全称为PCA Principle Component Analysis ,它的主要功能是去除变量之间的信息冗余，PCA是机器学习中常用的算法，下面快速了解什么是PCA，以及PCA如何使用
2024-06-30 18:10:37
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原创 【教程】5分钟直接了解随机森林模型
随机森林模型是机器学习中常用的模型之一，它是决策树模型的一个延伸。本文简单快速直接地介绍什么是随机森林模型以及如何实现一个随机森林模型。
2024-06-30 17:05:03
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原创 【详细】CNN中的卷积计算是什么-实例讲解
卷积计算是CNN中最基本的计算，它是卷积层最重要的组成部分，下面讲讲CNN的卷积计算过程是什么样的，包括基础卷积计算、多通道卷积计算以及pytorch中的卷积计算。
2024-06-29 02:37:18
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原创 【入门】5分钟了解卷积神经网络CNN是什么
CNN卷积神经网络常用于图片识别，是深度学习中常用的模型。本文简单快速了解卷积神经网络是什么东西，并展示一个简单的示例。C代表卷积层，P代表池化层，F代表全连接层。卷积神经网络主要的、朴素的用途是图片识别。即输入图片，然后识别图片的类别，例如输入一张图片，识别该图片是猫还是狗。
2024-06-29 01:59:14
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原创 【教程】几种不同的RBF神经网络
常见的RBF神经网络包括径向基神经网络、概率神经网络、广义回归神经网络等等。下面我们介绍这几种常见的RBF神经网络。
2024-06-28 23:03:05
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原创 【原理】如何形象地理解交叉熵-信息熵
交叉熵、信息熵概念基本贯穿了机器学习、深度学习中的类别识别模型，例如KL分布、softmax等等都是基于交叉熵与信息熵的理论进行定义的，本文不妨形象梳理一下什么是交叉熵、信息熵，以此一通百通。
2024-06-26 05:19:14
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原创 【教程】如何一步一步训练一个SOM神经网络-自组织竞争神经网络(Self-organizing Feature Map)
SOM神经网络全称为自组织竞争神经网络(Self-organizing Feature Map)，它是Kohonen在1981年提出的一种用于聚类的神经网络，本文讲解如何一步一步训练一个SOM神经网络。
2024-06-25 08:24:36
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原创 【剖析】为什么说RBF神经网络的误差为0
机器学习中的模型非常的多，但如果要问有没有这样的一个模型，它的训练误差为0，那么就非RBF神经网络莫属了！下面我们来聊聊，为什么RBF神经网络的训练误差为0。
2024-06-24 06:17:16
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原创 【趣谈】BP神经网络是如何演变出RNN神经网络的
有些朋友学习了BP神经网络，却认为RNN很遥远，或者有些朋友学了RNN，却不知它的意义，这两者差不多就是同一个东西，因此不妨来聊聊BP是如何演变出RNN的，以此加深对两者的了解。
2024-06-24 06:16:19
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原创 【图文解说】BP神经网络与深度学习CNN的关系
BP神经网络是一个经典、有效的算法，即使时至今日，在传统的"小数据"领域仍有卓越的拟合效果。而BP神经网络的更大贡献是，它开启了后来的CNN\RNN等深度学习模型的大门。本文简单讲解BP神经网络是与深度学习CNN的关系。
2024-06-23 08:25:22
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原创 【辨析】快速了解RBF神经网络与BP神经网络的区别
RBF神经网络与BP神经网络都是常用的两种用于回归预测的神经网络，本文通过对两种神经网络的对对，简单快速了解两种神经网络的特色与区别
2024-06-23 07:28:36
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原创 BP神经网络的反向传播(Back Propagation)
反向传播指的是BP神经网络计算参数的梯度时的计算方式”，由于BP神经网络求解时所使用的是梯度下降算法(或其他算法)，这些算法一般都需要利用误差函数对参数的梯度，因此，计算梯度是BP神经网络训练中重要的一部分，而反向传播式地计算梯度就是BP神经网络的特色，BP神经网络之所以叫BP(Back Propagation Neural Network)神经网络，指的正是它计算梯度时这种后馈的特色。
2024-06-22 19:02:11
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原创 【代码】python实现一个BP神经网络-原理讲解与代码展示
在python中要如何使用代码实现一个BP神经网络呢？在python中可以利用pytorch来实现BP神经网络，这是最简洁也是最常用的方法。通过本文可以详细掌握怎么使用python的pytorch来实现一个BP神经网络。
2024-06-22 07:10:43
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原创 【详细】一步一步实现一个BP神经网络-逐行代码解说
要如何使用代码实现一个BP神经网络呢？下面跟随笔者，一步一步详细来实现，再对代码进行详细解说。通过本文可以详细掌握怎么使用matlab来实现一个BP神经网络。
2024-06-22 01:51:25
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原创 BP神经网络-入门到理解-长文讲述
目录一、BP神经网络的仿生意义二、BP神经网络的结构三、BP神经网络的前馈与后馈3.1 BP神经网络的前馈3.2 什么是BP神经网络的后馈四、BP神经网络的训练4.1 BP神经网络归一化4.2 梯度下降算法求解BP神经网络五、用matlab工具箱实现BP神经网络5.1 问题阐述5.2 matlab实现BP神经网络代码BP神经网络的设计思路是什么呢？它借鉴于人脑的工作原理在人的眼睛看到符号“5”的后，大脑将判别出它是5 BP正是要模仿这个行为，把这个行为过程简单拆分为： (1) 眼睛接受了输入
2024-06-22 00:51:48
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原创 matlab-BP神经网络的训练参数大全
本文列兴趣MATLAB神经网络工具箱中，训练参数trainParam的各个参数与意义以方便在使用matlab工具箱时，用于查阅。
2023-11-21 21:06:07
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原创 BP神经网络原理与如何实现BP神经网络
BP（back propagation）神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，由Rumelhart和McClelland为首的科学家于1986年提出。它是应用最广泛的神经网络模型之一，能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。
2023-11-20 21:20:14
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原创 遗传算法GA-算法原理与算法流程图
遗传算法是以生物进化的概念而设计的一种寻优算法主要借鉴的机制有三，如下：👉1. 种群与编码👉2. 染色体交换与基因突变👉3. 适者生存种群与编码在刚开始时，遗传算法会先初始化一个种群，即一组X,种群的个体(即每个X)都以编码的形式存在，如下染色体交换与基因突变然后遗传算法通过个体之间的染色体交换和基因突变来产生新的种群适者生存最后，根据种群个体的适应度来选择是否能遗留到下一代种群。
2023-11-18 23:35:07
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原创 通俗讲解-动量梯度下降法原理与代码实例
本节介绍动量梯度下降法的思想以及算法流程动量梯度下降法是对梯度下降法的一种改进，这主要是因为梯度下降法在遇到局部最优时，毫无办法为了解决跳出局部最优，动量梯度下降法为此模仿物体从高处滚到低处的原理，由于物体具有动量，遇到小坑时会由于原有动量而跃出小坑,因此，动量梯度下降法在迭代的过程中引入动量的概念，它的迭代量改为"速度",而当前的负梯度只作为速度的修改量，动量梯度下降法迭代公式如下：其中，mc是动量系数，一般设为0.9，g是梯度。
2023-08-16 02:18:35
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