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粉丝及官方意见说明
第二十章一些学习笔记
第二十章一些操作方法
神经网络与支持向量机
人工神经网络#xff08;artificial neural network#xff0c;ANN#xff09;
假设数据
具体操作
结果解释
对案例的进一步分析
结果解释
编辑
尝试将模型复…目录 前言
粉丝及官方意见说明
第二十章一些学习笔记
第二十章一些操作方法
神经网络与支持向量机
人工神经网络artificial neural networkANN
假设数据
具体操作
结果解释
对案例的进一步分析
结果解释
编辑
尝试将模型复杂化
结果解释
纳入更多候选自变量
结果解释
径向基神经网络
结束语 前言
#一起加油
#本期内容神经网络与支持向量机
#由于导师最近布置了学习SPSS这款软件的任务因此想来平台和大家一起交流下学习经验这期推送内容接上一次高级教程第十九章的学习笔记希望能得到一些指正和帮助~
粉丝及官方意见说明
#针对官方爸爸的意见说的推送缺乏操作过程的数据案例文件澄清如下1、操作演示的数据全部由我本人随意假设输进去的重在演示操作2、本人也只是在学习阶段希望友友们能谅解哈手里有数据的宝子当然更好啦没有咱就自己假设数据练习一下也没多大关系的哈3、我也会在后续教程中尽量增加一些数据的必要性说明4、大家有什么好的意见也可以在评论区一起交流吖~
第二十章一些学习笔记
SPSS中人工神经网络的结构可以划分为1、输入层【每个节点对应各预测变量相当于自变量向量】2、输出层【节点对应目标变量可以有多个相当于因变量的预测结果】3、隐含层【一般不可见该层的层数和每层节点的个数决定了神经网络的复杂度相当于所采用的统计模型】。神经网络不可缺少的两个过程是学习【训练神经网络】和执行【通过训练好的神经网络识别有关信息模式或特征】反向传输神经网络back propagationBP就是一个典型的例子。神经网络的优点最大的优势就是训练完之后就能够迅速得到同类复杂预测问题的预测结果。--统计分析高级教程第三版P394-395SPSS中神经网络使用的注意事项1、人工神经网络的可解释性很差2、数据准备不可少3、训练过度问题无法解决【由于其无法区分有效信息和噪声信息因此学习的越充分噪声信息就会纳入的越多】4、样本量有要求【样本量过少模型预测效果会不稳定外推效率非常低样本量至少为纳入模型变量数的10倍以上】5、训练效率不高。--统计分析高级教程第三版P396-397SPSS中支持向量机support vector machineSVM方法是一种二分类模型其基本定义为特征空间上间隔最大的线性分类器期望达到的目标则是根据有限的样本信息在模型复杂性即对特定训练样本的学习精度和学习能力即无错误地识别任意样本的能力之间寻求最佳折中以获得最好的外推能力实际应用中特别适合用于分析预测变量字段非常多如数千个的数据最典型的场景就是文本分类限制超平面取值范围的点被称为支持向量support vector利用支持向量的信息即可确定超平面的取值范围一般选取径向基核函数作为首选核函数。--统计分析高级教程第三版P410-411
第二十章一些操作方法
神经网络与支持向量机
人工神经网络artificial neural networkANN
由大量处理单元神经元互相连接组成的大规模、非线性、自适应动力学系统具有自组织、自适应、自学习的能力。
假设数据 具体操作 结果解释 说明本来最后还有一个预测的表格的但由于数据问题这里无法计算故最后那个预测的表格也无法展示。 对案例的进一步分析
模型效果的图形观察 结果解释
预测-实测图 模型ROC曲线 累计增益图 提升图SPSS中的效益图 尝试将模型复杂化 结果解释
双隐含层模型结构示意图 模型的汇总表格和分类表格 纳入更多候选自变量
一般而言贸然纳入无关变量实际上只会使模型的预测效果变差若希望直接纳入所有的候选自变量只需分别将其选入多层神经网络中“因子”和“协变量”框即可这里为了演示操作随机将一些可能相关的变量纳入协变量中。 结果解释 径向基神经网络
局部逼近网络对于每个训练样本他只需对少量的权值和阈值进行修正因而大大加快了训练速度克服了BP神经网络全局逼近神经网络学习速度慢的缺点。 这里由于数据原因可能无法计算网络操作是没问题的后续的结果表格的读法也是类似的。
支持向量机support vector machineSVM
SPSS中并无直接的命令实现后续可以考虑编程来实现。
结束语
#好啦~以上就是我SPSS第三十八期学习笔记——高级教程第二十章的学习情况啦~希望能与大家交流学习经验共同进步吖~
#也非常感谢大家对我的一路陪伴宝子们的关注、支持和打赏就是up儿不断更新滴动力我近期也会坚持学习SPSS更新相应的学习内容及笔记到平台上咱们下期高级教程不见不散~
