摘要:
/*人工神经网络BP算法思想: 神经网络一般分为3层(也可以多层),包括输入层,隐含层和输出层。通过有监督的学习拟合非线性函数。假如输入层有3个神经元,隐含层有5个神经元,输出层有1个神经元。有监督的学习是指既给了输入也给了输出再进行样本训练。可以把该神经网络看做3维向量的输入,一维的输出。每一层的神经元与相邻的一层的神经元全连接,同层的神经元不连接。 比如样本A的输入是{1,2,3},输出是{... 阅读全文
摘要:
/*关联规则Apriori算法思想: 假如有一个大小为20的样本,每个样本包含I1,I2,I3,I4,I5其中的某些属性,假如A样本为{I1,I2,I3},B样本为{I1,I2,I4}之类的,设置最小支持度为2,即选择出来的频繁项集的所有属性至少有2个样本全部包含,比如频繁项集{I1,I2},此时A和B都包含,当然其他的样本也可能包含。那么这个频繁项集是符合的,那么我们可以认为I1和I2的关联性... 阅读全文