第7章数据挖掘中的常用算法.pptx

 ; ; ;;; ; 核心 ; 核心 ;;;; 产生关联规 ; ;;; ; ; ; 描述; 考察某顾客 会 ; 标号属性为 它 两个不同 值 ” ” 即 两个不同 应 ” 应 ” 先计算 给定样本 所需 期望 息 下面计算每个属性 熵 计算 ” ~ ” ” 果样本按 划 个给定 样本 所需 期望 息 下 因此 这种划 息增益 Ga Ga Ga Ga 8 在所 属性 息增益最 被选作测试属性 创建 个根 标记 并 每个属性值引 个 ; 建立 考虑 ‘ ’” Ga Ga Ga 所 ‘ ’” 测试属性为 ” 考虑 ~ ” 由于所 记录属于同 别 ” 所 ‘ ~ ’” 为叶 考虑 ‘ ’” Ga Ga Ga 所 ‘ ’” 测试属性为 ” 考虑 ‘ ’” 由于所 记录属于同 别 ” 所 ‘ ’” 为叶 考虑 ‘ ’” 由于所 记录属于同 别 ” 所 ‘ ’” 为叶 考虑 ‘ ’” 由于所 记录属于同 别 ” 所 ‘ ’” 为叶 考虑 ‘ ’” 由于所 记录属于同 别 ” 所 ‘ ’” 为叶 ;; ; 由 提取 规 ; 神经 ;; ;  种 边向后传播边修正权系数 过程 把 为正向传播 反向传播两种交替过程 ; 下 其 为 元 为 元 为 元 期望 为与 元 加权 为 元 与 元 相连 向加权边 权重 为改变 元 活性 偏 样本 学习率 多 前馈 个 样本 神经 初始化 权 阈值 ?? ??F R 每个 样本 ??F R 每个 元 相 于前 计算 元 净 计算每个 元 ??F R 每个 元 8 ? ??F R由最后 个 个 于 每个 元 ? 计算关于下 个较 ??F R 每 个权 ? ??F R 每个 元偏 ?;;;;;; 向加权边 新权重 每个 与 元 新偏置; 定义神经 拓扑; 神经 工作过程;; ; 型; 相异 矩阵 a a 相异