基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的葡萄酒分類預(yù)測_第1頁
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的葡萄酒分類預(yù)測_第2頁
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的葡萄酒分類預(yù)測_第3頁
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的葡萄酒分類預(yù)測_第4頁
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的葡萄酒分類預(yù)測_第5頁
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文檔簡介

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的葡萄酒分類預(yù)測第1頁/共24頁案例描述建模算法

建模流程在線建模學(xué)習(xí)資源

第2頁/共24頁案例描述本案例通過分析酒類化學(xué)成分的含量對(duì)葡萄酒進(jìn)行分類。這些數(shù)據(jù)來自意大利同一地區(qū)不同種植園的3種葡萄酒的成分分析樣本。容量為178，共有13個(gè)屬性，分別為酒精度、灰分及其堿度、Mg含量(mg/L)、酒的色度、色調(diào)、經(jīng)稀釋后的吸光度比值OD280/OD315(OD280/OD315ofdilutedwine)、以及下列成分在葡萄酒中的濃度:蘋果酸(g/L)、酚類(mg/L)、黃烷類(mg/L)、非黃烷類(mg/L)、原花色素類(mg/L)、脯氨酸(mg/L)第3頁/共24頁案例描述

建模算法

建模流程在線建模學(xué)習(xí)資源

第4頁/共24頁誤差反向傳播算法(Back-propagation，簡稱BP算法)是當(dāng)前前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中應(yīng)用最多的算法。建模算法第5頁/共24頁建模算法第6頁/共24頁案例描述建模算法

建模流程在線建模學(xué)習(xí)資源

第7頁/共24頁建模流程第8頁/共24頁建模流程建立方案樣本數(shù)據(jù)第9頁/共24頁建模流程導(dǎo)入數(shù)據(jù)第10頁/共24頁建模流程

選擇算法第11頁/共24頁建模流程

算法中導(dǎo)數(shù)據(jù)第12頁/共24頁建模流程參數(shù)設(shè)置第13頁/共24頁建模流程交叉驗(yàn)證第14頁/共24頁建模流程模型訓(xùn)練第15頁/共24頁建模流程模型驗(yàn)證第16頁/共24頁建模流程誤差分析第17頁/共24頁建模流程模型預(yù)測第18頁/共24頁案例描述建模算法

建模流程

在線建模學(xué)習(xí)資源

第19頁/共24頁在線建模第20頁/共24頁在線建模第21頁/共24頁案例描述建模算法

建模流程在線建模

學(xué)習(xí)資源

第22頁/共24頁學(xué)習(xí)資源數(shù)據(jù)挖掘及相關(guān)知識(shí)學(xué)習(xí)，可以看看以下論壇值智能中國網(wǎng)：數(shù)據(jù)挖掘研究：/forum.php數(shù)據(jù)熊貓論壇:Matlab

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