【分类算法】BP神经网络算法理解与实现

Gavin姓陈

于 2018-04-04 22:40:42 发布

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分类专栏：数据分析-算法模型

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/glodon_mr_chen/article/details/79822812

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本文深入探讨了BP神经网络模型，这是一种前馈预测模型，用于根据输入特征预测输出。关键概念包括输入层、隐藏层、输出层、权重、偏置等。文章通过R语言展示了神经网络的实现过程，并指出选择激励函数、设定学习率以及解决过拟合问题是分析师面临的挑战。此外，提到了BP神经网络的自定义函数实现和相关参考书籍。

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一、模型理解

本次介绍的主要为BP神经网络，是ANN(Artifical Neural Networks)神经网络中的一种。BP即为前馈的意思，即输入节点只跟前边的隐藏层或者输出节点向前发生关系。这是一种预测模型，能根据已有的学习集训练出模型，根据预测集中的x1，x2，x3预测Y的值。

在下边的博客中，详细介绍了BP神经网络的算法：

https://blog.youkuaiyun.com/google19890102/article/details/32723459

其中，我们需要注意的关键术语有：输入层、隐藏层、输出层；权重、偏置、激励函数、学习速率；误差、权值更新、偏置更新

二、R语言调用实现案例

首先我们拿到的数据集如下：