Modeler分类预测神经网络算法
神经网络模型的教程及使用方法
神经网络模型的教程及使用方法神经网络模型是一种模仿人脑神经系统工作原理的计算模型。
随着人工智能和深度学习的发展，神经网络模型已经成为一种重要的工具，被广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域。
本文将介绍神经网络模型的基本原理、常见的网络结构以及使用方法。
一、神经网络模型的基本原理神经网络模型受到人脑神经系统的启发，由神经元、权重和激活函数组成。
神经网络模型的基本思想是通过学习对输入数据进行逐层抽象和组合，最终得到对输入数据的预测输出。
1. 神经元（Neuron）神经元是神经网络的基本单元，接收来自上一层神经元的输入，并将其加权求和后经过激活函数得到输出。
神经元的输入可以来自于其他神经元的输出，也可以来自于外部的输入数据。
2. 权重（Weight）权重是连接神经元之间的参数，用于调节输入信号的重要性。
神经网络的训练过程就是通过不断调整权重的值来优化网络的性能。
3. 激活函数（Activation Function）激活函数决定了神经元的输出。
常用的激活函数包括Sigmoid函数、ReLU函数等。
激活函数的作用是引入非线性因素，提高神经网络模型的表达能力。
二、常见的神经网络模型结构1. 前馈神经网络（Feedforward Neural Network）前馈神经网络是最简单的神经网络结构，信号从输入层经过一层一层的传递到输出层，没有反馈连接。
前馈神经网络可以通过增加隐藏层的数量和神经元的个数来提高模型的表达能力。
2. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network）卷积神经网络是一种专门用于图像识别的神经网络模型。
它通过局部感知和参数共享来提取图像的特征。
卷积神经网络一般由卷积层、池化层和全连接层组成。
3. 循环神经网络（Recurrent Neural Network）循环神经网络是一种具有记忆功能的神经网络模型。
它通过循环连接实现对序列数据的建模，可以处理时序数据和语言模型等任务。
SPSS Modeler数据挖掘 第六讲
人工神经网络建立的步骤
网络结构的确定 隐层层数和各隐层中隐结点的个数决定复杂度 网络结构不一定在模型建立之前就完全确定 经验值法 动态调整法
人工神经网络建立的步骤
网络权值的确定步骤 第一，初始化网络权值：[-0.5,0.5] 第二，计算各节点加法器和激活函数，得到分 类预测值 第三，比较预测值与实际值，根据误差值重新 调整各网络权值 第四，回第二步，直到预测误差小于指定ε， 或达到指定迭代次数，或达到指定的运行时间 ，或参数的最大变化值小于指定
感知机
感知机：前馈式、两层层间连接结构
• 每个样本都提供输入输出数量关系的信息，依次 向每个样本学习，并根据误差调整网络权值 • 可能需要学习多个周期
感知机的参数优化过程
人工神经网络：概念
基本概念： 处理单元（Processing Element ） 处理单元（模拟神经元）组成，将 ANN看作 为一张图，处理单元也称为节点（Node） 边：节点之间的连接，反映了各节点之间的关 联性 边权值：体现节点关联性的强弱 人工神经网络的种类繁多，可以从拓扑结构和连 接方式等角度划分
人工神经网络：节点
完整的节点由加法器和激活函数（activation function）组成
人工神经网络：节点
加法器：对自身输入的线性组合 U j Wij X i j i 1 激活函数： Y j f (U j )
1 0
1 1
n
f (U j )
f (U j )
人工神经网络：节点(回归)
节点中的加法器是一个回归平面 第j个回归平面表示为：
Modeler软件及其在药品不良反应监测中的应用
Modeler软件及其在药品不良反应监测中的应用王玲;陈中;陈安【摘要】提供了一种技术方法,为药品不良反应监测工作提供参考.利用Modeler 软件,通过利用数据挖掘技术的定性分析方法,对药品不良反应病例报告进行处理、分析.数据挖掘的定量分析方法为药品不良反应监测工作提供了一项有益的尝试.%This article provides a technical method for ADR monitoring.By using qualitative analysis of Data Mining technique, ADR case reports were processed and analyzed by using Modeler.The qualitative analysis of data mining method is a useful attempt for ADR monitoring.y【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2011(020)002【总页数】5页(P104-108)【关键词】Modeler;药品不良反应;数据挖掘;定性分析【作者】王玲;陈中;陈安【作者单位】国家药品不良反应监测中心,北京 100045;北京中医药大学第三附属医院,北京 100029;中国科学院科技政策与管理科学研究所,北京 10008【正文语种】中文药品是用于防病治病、康复保健的特殊商品。
药品的作用具有双重性，一方面，可以预防和治疗疾病；另一方面，也会导致副作用，产生药源性疾病。
药品的使用直接关系到人的生命安全和身体健康，所以加强药品的风险管理具有及其重要的意义。
药品不良反应(Adverse Drug Reaction，ADR)是指合格药品在正常用法用量下出现的与用药目的无关的或意外的有害反应。
药品不良反应监测是加强上市后药品风险管理的有效手段。
通过收集ADR病例报告数据，经过分析评价和进一步的研究，有助于及时发现存在的风险因素，及时采取有效措施，降低危害。
IBM SPSS Modeler 18.2 Python 脚本编写与自动化指南说明书
第 2 章 脚本语言 . . . . . . . . . . 13
脚本编写语言概述 . . . . . . . . . . . . 13 Python 和 Jython . . . . . . . . . . . . 13 Python 脚本编制 . . . . . . . . . . . . 13
分类模型归纳总结
分类模型归纳总结在机器学习和数据挖掘领域，分类是一种常见的任务，它旨在根据给定的特征将数据点分为不同的类别。
分类模型是用于解决分类问题的数学模型。
本文将对一些常见的分类模型进行归纳总结，包括逻辑回归、决策树、支持向量机和随机森林等。
一、逻辑回归（Logistic Regression）逻辑回归是一种广泛应用于分类问题的线性模型。
它通过将输入特征与权重相乘，并通过一个激活函数（如sigmoid函数）将结果映射到[0, 1]的范围内，从而预测样本属于某个类别的概率。
逻辑回归具有简单、高效的特点，适用于二分类问题。
二、决策树（Decision Tree）决策树是一种基于树结构的分类模型。
它通过将特征空间划分为多个矩形区域，每个区域对应一个类别，从而实现对样本进行分类。
决策树具有易解释、易理解的特点，可处理离散和连续特征，并且具备较好的鲁棒性。
三、支持向量机（Support Vector Machine）支持向量机是一种经典的分类模型，通过在特征空间中构造最优超平面，将不同类别的样本分开。
支持向量机可处理线性可分和线性不可分的问题，在高维空间中表现出色，并具有一定的抗噪能力。
四、随机森林（Random Forest）随机森林是一种集成学习方法，由多个决策树组成。
它通过对训练集随机采样，并对每个采样子集构建一个决策树，最终通过投票或平均等方式得到分类结果。
随机森林具有较高的准确性和较好的泛化能力，对于处理高维数据和大规模数据集具有一定优势。
五、朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的概率分类模型。
它假设各个特征之间相互独立，并根据训练数据计算类别的先验概率和特征的条件概率，从而进行分类预测。
朴素贝叶斯分类器简单、高效，并在处理文本分类等领域表现突出。
六、神经网络（Neural Networks）神经网络是一类模拟人脑结构和功能的机器学习模型。
它包含输入层、隐藏层和输出层，通过不同层之间的连接权重进行信息传递和特征提取，最终实现分类任务。
用于物体位置预测的算法
用于物体位置预测的算法
物体位置预测是计算机视觉和机器学习领域的一个重要问题，
有许多算法可以用于物体位置预测。
以下是一些常用的算法：
1. 卷积神经网络（CNN），CNN是一种深度学习算法，广泛应
用于物体位置预测任务。
通过多层卷积和池化操作，CNN可以有效
地学习图像中的特征，并用于物体位置的预测。
常见的CNN架构包
括AlexNet、VGG、ResNet等。
2. 循环神经网络（RNN），RNN是另一种常用的神经网络算法，特别适用于处理序列数据。
在物体位置预测中，可以使用RNN来对
物体在时间序列上的位置进行预测，例如视频中物体的运动轨迹预测。
3. 卡尔曼滤波器，卡尔曼滤波器是一种经典的状态估计算法，
常用于预测物体的位置和速度。
它基于线性动力学模型和观测模型，通过不断地融合传感器数据和先验知识，可以对物体的位置进行准
确的预测。
4. 支持向量机（SVM），SVM是一种监督学习算法，常用于分
类和回归任务。
在物体位置预测中，可以使用SVM来学习物体位置与图像特征之间的关系，从而进行位置的预测。
5. 随机森林（Random Forest），随机森林是一种集成学习算法，通过组合多个决策树来进行预测。
在物体位置预测中，可以使用随机森林来学习图像特征和物体位置之间的复杂关系，从而实现准确的位置预测。
以上是一些常用于物体位置预测的算法，它们各自有着不同的特点和适用范围。
在实际应用中，通常会根据具体的问题和数据特点选择合适的算法来进行物体位置的预测。
dpmodeler详细操作流程
dpmodeler详细操作流程英文回答：DPModeler: A Step-by-Step Workflow.DPModeler is a powerful tool for building and training deep learning models. It provides a user-friendly interface that makes it easy to access the latest deep learning algorithms and techniques. In this workflow, we willprovide a step-by-step guide to using DPModeler forbuilding a deep learning model.1. Import Data.The first step is to import your data into DPModeler. DPModeler supports a variety of data formats, including CSV, JSON, and HDF5. You can also import data from a database or cloud storage.2. Data Preparation.Once your data is imported, you need to prepare it for training. This involves cleaning the data, removing outliers, and normalizing the features. DPModeler provides a number of tools to help you with data preparation.3. Feature Engineering.Feature engineering is the process of transforming the raw data into features that are more useful for training a deep learning model. DPModeler provides a number of tools to help you with feature engineering, including feature selection, dimensionality reduction, and binning.4. Model Training.Once your data is prepared, you can start training your deep learning model. DPModeler provides a variety of deep learning algorithms, including convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), and generative adversarial networks (GANs). You can also customize the training process by setting thehyperparameters of the model.5. Model Evaluation.Once your model is trained, you need to evaluate its performance. DPModeler provides a number of metrics to help you evaluate your model, including accuracy, precision, recall, and F1 score. You can also use DPModeler to visualize the performance of your model.6. Model Deployment.Once your model is evaluated and meets your requirements, you can deploy it into production. DPModeler provides a number of tools to help you with model deployment, including Docker and Kubernetes.中文回答：DPModeler 详细操作流程。
基于神经网络集成的财务舞弊识别方法
基于神经网络集成的财务舞弊识别方法作者：高媛媛来源：《科技经济市场》2014年第02期摘要：为提高财务舞弊识别的精确度及泛化能力，本文以Spss Modeler14.2为平台，利用bagging和Boosting算法构建神经网络集成分类器，建立财务舞弊识别数据流，并对结果进行了分析。
结果表明，Boosting算法构建的神经网络集成分类器精确度高，泛化能力强，能更有效的识别财务舞弊。
关键词：财务舞弊；神经网络集成；Bagging；Boosting0 引言近年来上市公司的财务舞弊案频繁发生，打击了公众对上市公司和资本市场的信心，成为资本市场健康发展的一块顽石，因此寻求有效并能迅速识别舞弊的方法成为资本市场和会计执业界面临的问题之一。
随着人工智能和计算机技术的发展，许多数据挖掘算法应用到财务舞弊识别领域，神经网络由于对数据分布假设没有要求，且非线性拟合能力较强，这使得其在舞弊识别方面具有较强的适用性。
国外应用神经网路识别财务舞弊的研究开展的较早，Ethridge和Brooks早在1994年就提出人工神经网络是甄别管理舞弊的理想方法[1]。
Green和Choi （1997）利用原始财务数据建立神经网络（ANN）舞弊判别模型[2]。
Lin、Hwang和Becker （2003）融合模糊回归、神经网络等方法构建了集成的模糊神经网络[3]。
国内学者的代表性研究主要有：梁杰等（2006）提出了模糊神经网络混合模型[4]。
刘君、王里平（2006）建立径向基概率神经网络的财务舞弊识别模型[5]。
蔡志岳和吴世农（2006）证明遗传神经网络预测准确度高于逻辑回归模型和BP神经网络预测模型[6]。
从上述研究可以看出前人的研究主要采用单一分类器构建模型，在实际应用中单一分类器存在一些缺陷，如分类精确度较低、预测性能不稳定等问题。
针对财务舞弊识别建模数据样本量较少、数据维度高、信噪比低等诸多难题，本文提出采用神经网络集成的思想来提高舞弊识别模型的泛化能力和预测效果。
《数据挖掘》复习
《数据挖掘》复习《数据挖掘》复习⼀、题型1、判断题15分2、单选题15分3、简单题15分4、综合题20分5、计算题35分（C5.0算法、感知机算法、Apriori算法，见练习题）⼆、考试⼤纲三、实验/作业评讲在教学过程的各个环节，从学⽣的出勤、⽇常表现、作业、测试、项⽬完成情况及完成质量、TOPCARES能⼒⽬标的实现情况等⽅⾯，对学⽣进⾏全⽅位的考核。
说明：四、知识点梳理，重点教学内容串讲名词解释数据挖掘（P6）、算法（P10）、MODELER中的节点（P13）、MODELER中的数据流（P14）、MODELER中的超节点（P18）、决策树分析（P104）、⼈⼯神经⽹络分析（P157）、关联分析（P207）、知识发现KDD（P6）主要概念DW产⽣的基础（P3）DW的基本过程包括（P6）DW能做什么（P7）DW得到的知识形式（P8）DW的算法分类（P10）MODELER的主窗⼝由哪⼏部分组成（P13）MODELER中数据流中的节点主要可实现哪些功能（P15）MODELER中数据流的操作主要包括哪⼏步（P15）MODELER中节点⼯具箱含由⼋⼤选项卡组织（P15）MODELER中通常数据挖掘的基本思路包括哪些过程（P19）MODELER中从数据挖掘⾓度看变量有哪7⼤类型（P26），通过TYPE节点可以说明变量什么内容（P42）什么是“有指导学习”（P12、P104）？举例说明；决策树算法的核⼼问题有哪些（P106）？什么是信息熵（P57、P109）？（信息熵是连续型变量分箱ＭＤＬＰ算法和决策树C5.0算法的核⼼）⼈⼯神经⽹络中主要有哪些⽹络种类（P156）神经⽹络中处理单元的内部结构图（P158）什么是感知机模型（P162）什么是Ｂ－Ｐ反向传播⽹络模型，由什么特点（P164）Apriority关联分析算法主要包括哪两⼤部分技术（P213）（产⽣频繁集、依据频繁集产⽣关联规则）决策树分析（P104）、⼈⼯神经⽹络分析（P157）、关联分析（P207）等数据挖掘⽅法主要⽤来解决什么问题（分类、预测、关联等）３、算法决策树C5.0算法、⼈⼯神经⽹络B-P感知机算法、关联分析Apriori算法五、典型例题分析（⼀）判断题，在每题后⾯正确打勾，错误打叉有⾼质的原始数据，才可能有⾼质量的数据挖掘结果。
IBM SPSS MODELER 实验一、聚类分析
IBM SPSS Modeler 实验一、聚类分析在数据挖掘中，聚类分析关注的内容是一些相似的对象按照不同种类的度量构造成的群体。
聚类分析的目标就是在相似的基础上对数据进行分类。
IBM SPSS Modeler提供了多种聚类分析模型，其中主要包括两种聚类分析，K-Mean 聚类分析和Kohonen聚类分析，下面对各种聚类分析实验步骤进行详解。
1、K-Means聚类分析实验首先进行K-Means聚类实验。
（1）启动SPSS Modeler 14.2。
选择“开始”→“程序”→“IBM SPSS Modeler 14.2”→“IBM SPSS Modeler 14.2”，即可启动SPSS Modeler程序，如图1所示。
图1 启动SPSS Modeler程序（2）打开数据文件。
首先选择窗口底部节点选项板中的“源”选项卡，再点击“可变文件”节点，单击工作区的合适位置，即可将“可变文件”的源添加到流中，如图2所示。
右键单击工作区的“可变文件”，选择“编辑”，打开如图3的编辑窗口，其中有许多选项可供选择，此处均选择默认设定。
点击“文件”右侧的“”按钮，弹出文件选择对话框，选择安装路径下“Demos”文件夹中的“DRUG1n”文件，点击“打开”，如图4所示。
单击“应用”，并点击“确定”按钮关闭编辑窗口。
图2 工作区中的“可变文件”节点图3 “可变文件”节点编辑窗口图4 文件选择对话框图5 工作区中的“表”节点（3）借助“表（Table）”节点查看数据。
选中工作区的“DRUG1n”节点，并双击“输出”选项卡中的“表”节点，则“表”节点出现在工作区中，如图5所示。
运行“表”节点（Ctrl+E或者右键运行），可以看到图6中有关病人用药的数据记录。
该数据包含7个字段（序列、年龄(Age)、性别(Sex)、血压(BP)、胆固醇含量(Cholesterol)、钠含量(Na)、钾含量(K)、药类含量(Drug)），共200条信息记录。
如何使用神经网络进行预测与分类
如何使用神经网络进行预测与分类神经网络是一种模拟人脑神经元网络的计算模型，它通过学习和训练，可以用于预测和分类问题。
在本文中，我们将探讨如何使用神经网络进行预测和分类，并介绍一些常用的技术和方法。
一、神经网络的基本原理神经网络由多个神经元组成，每个神经元接收输入信号，并通过激活函数进行加权求和和非线性转换，最终输出结果。
神经网络的训练过程就是通过调整神经元之间的连接权重，使得网络能够更好地适应输入和输出之间的关系。
二、数据预处理在使用神经网络进行预测和分类之前，我们需要对数据进行预处理。
这包括数据清洗、特征选择和标准化等步骤。
数据清洗是为了去除异常值和缺失值，以减少对模型的干扰。
特征选择是为了选择对目标变量有重要影响的特征，以提高模型的预测能力。
标准化是为了将数据转化为相同的尺度，以便神经网络更好地学习和处理。
三、神经网络的结构设计神经网络的结构设计是决定模型性能的关键因素之一。
一般来说，神经网络的结构包括输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收原始数据，隐藏层进行特征提取和转换，输出层给出最终的预测和分类结果。
隐藏层的数量和神经元的个数可以根据问题的复杂程度进行调整。
此外，选择合适的激活函数和损失函数也是很重要的。
四、神经网络的训练和优化神经网络的训练是通过反向传播算法来实现的。
反向传播算法通过计算损失函数的梯度，然后根据梯度来调整神经元之间的连接权重，以减小预测误差。
为了避免过拟合，我们可以使用正则化技术，如L1正则化和L2正则化。
此外，还可以使用一些优化算法，如随机梯度下降和Adam优化算法，来加速训练过程。
五、神经网络的预测与分类应用神经网络可以应用于各种预测和分类问题。
例如，可以使用神经网络来预测股票价格、销售额、气温等连续型数据。
在这种情况下，输出层通常是一个线性激活函数，如恒等函数。
另外，神经网络也可以用于分类问题，如图像分类、文本分类等。
在这种情况下，输出层通常是一个softmax函数，用于计算各个类别的概率。
基于数据挖掘技术分析艾迪注射液的不良反应
基于数据挖掘技术分析艾迪注射液的不良反应李志优1，田波1，姚闽21.江西省人民医院药学部，江西 南昌 330006；2.江西省药品检验检测研究院，国家药品监督管理局中成药质量评价重点实验室，江西省药品与医疗器械质量工程技术研究中心，江西 南昌 330029［摘要］目的：采用数据挖掘技术研究艾迪注射液不良反应（ADR）发生特点及发生规律，为临床合理、安全使用中药注射剂提供借鉴。
方法：收集近5年艾迪注射液ADR文献案例和国家ADR监测系统中某两家医院上报数据，利用IBM SPSS Modeler软件，综合运用决策树(C5.0)算法、贝叶斯网络、神经网络和关联规则Apriori算法，开展数据挖掘研究。
结果：决策树(C5.0)算法结果显示，用药剂量是最关键的影响因素（重要性57.44%），其次是过敏史、溶媒用量、性别。
贝叶斯网络分析结果显示，ADR累及器官受原患疾病影响最大（重要性29.84%），其次为用药剂量（重要性20.32%）。
神经网络分析结果与贝叶斯网络基本吻合，原患疾病是最重要影响因素（重要性25.31%），其次为年龄（重要性16.39%），再次是用药剂量（重要性15.33%）。
关联规则Apriori算法置信度最高的规则显示，对无过敏史的男性患者，以250 mL的5%葡萄糖为溶媒滴注艾迪注射液，发生ADR的例数为24例，占比13.41%，其中54.17%的案例表现为皮肤及附件损害。
结论：挖掘结果准确率偏低，其中贝叶斯网络正确率最高，为62.57%，决策树（C5.0）算法正确率为39.66%，神经网络“ADR累及器官分类总体正确率”为32.4%。
关联规则Apriori算法得到的6条规则支持度均在10%以上，且提升度均大于1，关联分析具有意义，但置信度均低于60%，条件概率偏低。
整体挖掘结果不够理想，可能与样本量有限、临床用药复杂性相关，尚需大样本量数据及最优的挖掘算法来研究和验证。
［关键词］艾迪注射液；药物相关性副作用和不良反应；数据挖掘；决策树；贝叶斯网络；神经网络；关联规则Apriori算法DOI: 10.19939/ki.1672-2809.2021.07.02Analysis of ADR of Aidi Injection Based on Data Mining TechnologyLI Zhiyou1, TIAN Bo1, YAO Min21. Department of Pharmacy, Jiangxi Provincial People's Hospital, Nanchang Jiangxi 330006, China;2. Jiangxi Provincial Institute for Drug Control, NMPA Key Laboratory of Quality Evaluation of Traditional Chinese Patent Medicine, Jiangxi Provincial Engineering Research Center for Drug and Medical Device Quality, Nanchang Jiangxi 330029, China. [Abstract] Objective: Using data mining technology to study the ADR characteristics and regularrityof Aidi injection, to provide reference for rational and safe use of TCM injections in clinic. Methods: The ADR literature cases of Aidi injection and the data reported by two hospitals in the national ADR monitoring system in recent 5 years were collected ,with IBM SPSS Modeler software, adopting Decision tree (C5.0) algorithm, Bayes network, Neural network and association rule Apriori algorithm, combining these ways to carry out data mining research. Results: Decision tree (C5.0) algorithm indicates dosage was the key factor (importance 57.44%), followed by history of allergic, quantity of solvent and gender. Bayes network analysis revealed that damaged organ caused by ADR mostly involved with original disease (importance 29.84%), dosage was the second (importance 20.32%). Result of neural network analysis agree with Bayes network basically, original disease was the major factor (importance 25.31%), next element was age (importance 16.39%), then dosage (importance 15.33%). With association rule Apriori algorithm, rule with the highest confidence, showed that there were 24 ADR cases occurred in male patients with no allergic history after taking the medicine, using glucose (250 mL, 5%) as a solvent, the ratio was 13.41%, inside proportions of lesions of skin and appendages was 54.17%. Conclusion: The accuracy rate of data mining was relatively low, the precision of Bayes network was 62.57%, the highest. Decision tree (C5.0) was 39.66%. Adopting neural network, the whole precision of damaged organ category caused by ADR was 32.4%. Six rules got through association rule Apriori algorithm, all their support were higher than 10%, promotion were higher than 1, association analysis was meaningful, but confidence rate lower than 60%, conditional probability was relatively low either. Outcome of data mining was not ideal in general, the result may be related with limited sample size and complexity of clinical medication. It needs more sample data and optimized algorithm to study and verify.[Key Words] Aidi injection; Drug-related side effects and adverse reactions; Data mining; Decision tree; Bayes network; Neural network; Association rule Apriori algorithm基金项目：江西省卫计委中医药科技计划（2017B074）作者简介：李志优，本科，主管药师。
人工智能的25种算法和应用场景
人工智能的25种算法和应用场景人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过模拟人类智能行为的方法和技术使机器能够像人类一样感知、理解、学习、推理和决策的能力。
在人工智能领域，算法是实现智能的核心元素之一。
下面将介绍人工智能的25种算法及其应用场景。
1. 逻辑回归算法：逻辑回归算法是一种用于解决分类问题的算法，常用于金融风控、电商推荐等场景。
2. 决策树算法：决策树算法通过将数据集划分为一系列的分类条件，用于解决分类和回归问题。
应用场景包括医学诊断、客户流失预测等。
3. 随机森林算法：随机森林算法是一种基于决策树的集成学习方法，通过组合多个决策树来提高模型的准确性与鲁棒性。
常用于信用评分、疾病预测等领域。
4. 支持向量机算法：支持向量机算法是一种用于解决分类和回归问题的算法，可处理线性和非线性问题。
应用场景包括语音识别、图像识别等。
5. 隐马尔可夫模型算法：隐马尔可夫模型算法用于描述具有潜在不可观察状态的动态过程。
应用场景包括语音识别、自然语言处理等。
6. K均值聚类算法：K均值聚类算法将数据分为K个不重叠的簇，常用于客户分群、图像分割等领域。
7. 线性回归算法：线性回归算法用于解决回归问题，通过拟合一个线性模型来预测目标变量的值。
应用场景包括股票价格预测、销售预测等。
8. K最近邻算法：K最近邻算法基于样本之间的距离度量来进行分类，常用于图像识别、推荐系统等。
9. 神经网络算法：神经网络算法模拟人脑的神经网络结构，通过多层的神经元进行学习与预测。
应用场景包括人脸识别、自动驾驶等。
10. 深度学习算法：深度学习算法是一种基于多层神经网络的机器学习方法，通过学习多层次的特征表示来实现智能。
应用领域包括自然语言处理、图像识别等。
11. 遗传算法：遗传算法模拟物种遗传和进化过程，通过优胜劣汰的机制来搜索最优解。
常用于布局优化、参数优化等。
12. 蚁群算法：蚁群算法模拟蚂蚁觅食的行为，通过信息素的传递和挥发来搜索最优解。
spssmoderler课程设计
spssmoderler课程设计一、课程目标知识目标：1. 掌握SPSS Modeler软件的基本操作，包括数据导入、数据清洗、变量设置等。
2. 学习并理解常见的数据挖掘算法，如决策树、神经网络、聚类分析等。
3. 了解数据挖掘在实际问题中的应用场景，如市场营销、风险评估等。
技能目标：1. 能够独立使用SPSS Modeler完成数据挖掘项目的全流程，包括数据预处理、模型构建、结果评估等。
2. 学会运用不同算法解决实际问题，并能够根据问题特点选择合适的算法。
3. 掌握分析结果的可视化展示方法，能够清晰、准确地呈现数据分析结果。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据分析的兴趣，激发他们主动探索数据背后的规律。
2. 培养学生的团队协作意识，使他们学会在项目中与他人合作、共同解决问题。
3. 增强学生的数据伦理观念，让他们认识到数据分析在现实生活中的重要性，并遵循数据伦理原则。
本课程针对高年级学生，结合学科特点，注重理论知识与实践操作的相结合，旨在提高学生的数据分析能力。
通过本课程的学习，学生将能够掌握SPSS Modeler软件的操作，学会运用常见数据挖掘算法解决实际问题，并形成良好的数据伦理观念。
同时，课程设计将充分考虑学生的认知特点和教学要求，确保学习目标的实现。
二、教学内容1. SPSS Modeler软件基本操作：包括软件界面介绍、数据导入、数据预处理、变量设置等。
- 教材章节：第一章 软件概述与基本操作- 内容列举：软件安装与启动、数据导入与导出、数据清洗、变量类型转换等。
2. 数据挖掘算法原理与实现：- 教材章节：第二章 数据挖掘算法- 内容列举：决策树、神经网络、聚类分析、关联规则等算法原理及在SPSS Modeler中的实现。
3. 数据挖掘项目实践：- 教材章节：第三章 数据挖掘项目实战- 内容列举：项目需求分析、数据预处理、模型构建、模型评估与优化、结果可视化等。
4. 数据挖掘应用案例分析：- 教材章节：第四章 应用案例分析- 内容列举：市场营销、客户细分、风险评估、预测分析等领域的实际案例分析与讲解。
Modeler软件及其在药品不良反应监测中的应用
公司整合开发的数据挖掘工具平 台，作为新一代数据 挖 掘软件 ，不仅提供 了大量的人工智 能、统计 分析模
型 ，而 且 提 供 了 与数 据 准 备 有关 的常 用 工 具 ，包 括 选 择 、排 序 、筛 选 、分 类 、关 联 等 【， 为 人们 的 日常 应 １ １
的使用直接关系到人的生命 安全和身体健康 ，所 以加
Ｌ ｇｓｃ回归分析、自组织网络 、 ｏ ｉｉ ｔ 快速聚类 、 二次聚类 、
主 成份 分 析 和 因子 分 析 等 多种 方 法 。 （）具有 交 互式 可视化 的工 具 软 件 平 台 ２
据进行 分析研究 ，可 以尽早 发现 ＡＤ Ｒ风险 信号，找
出潜 在 、未 知 的 发 生 规 律 ，预 测 药 品不 良事件 发 生 ，
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。 （ 北京中医药人学第三 附属医院，北京 １０ ２ ） ０ ０９ （ 国科 学 院 科 技政 策 与 管 理 科 学研 究 所 ， 北京 １０ ８ ） 中 ００ Ｏ
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Modeler分类预测神经网络算法
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•1/4/2021
人工神经网络算法概述
• 人工神经网络的种类：从拓扑结构角度划分： • 网络层数：两层神经网络、三层神经网络和多层神经 网络
结点的作用
结点的个数
Modeler分类预测神经网络算法
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•1/4/2021
人工神经网络算法概述
• 人工神经网络的种类：从连接方式角度划分 ： • 层间连接
什么是人工神经网络
• 神经网络起源于生物神经元的研究，其研究的主要对象 是人脑 • 人脑是一个高度复杂的、非线性、并行处理系统，其 中大约有1011个称为神经元的微处理单元。这些神经 元之间互相连接，连接数目高达1015 • 人脑具有联想、推理、判断和决策的能力，对人脑的 活动机理的研究一直是一种挑战 • 人脑智能的核心在于其连接机制，即由于大量简单处 理单元（神经元）的巧妙连接，使得人脑成为一个高 度复杂的大规模非线性自适应系统
Modeler分类预测神经网络算法
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•1/4/2021
什么是人工神经网络
• 人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）是一种 人脑的抽象计算模型 • 通过计算机程序实现对人脑系统的模拟，形成类似于 生物神经元的处理单元，并希望通过这些处理单元的 有机连接，解决现实世界的模式识别、联想记忆、优 化计算等复杂问题 • 人工神经网络主要应用于分类预测和聚类方面
• 数据准备 • 数值型变量数据的标准化处理 [0，1] • 分类型变量
nlo2g (k1)
有4、5、6个类别的分类变量都只需要3个变量即可
• 网络结构的确定
• 隐层层数和各隐层中隐结点的个数决定复杂度
• 网络结构不一定在模型建立之前就完全确定
Modeler分类预测神经网络算法
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•1/4/2021
Modeler分类预测神经网络算法
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•1/4/2021
人工神经网络中的结点和意义
• 接收上层结点的输出作为本结点的输入，对输入进行计 算后给出本结点的输出
加法器： Uj n WijXi j
激活函数： Yj f(Uj)
i1
Modeler分类预测神经网络算法
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•1/4/2021
人工神经网络中的结点和意义
结点3：U为：1×0.2＋0.5×0.5=0.45，激活函数值为： y1=f(0.45)＝0.61
结点4：U为：1×(－0.6)＋0.5×(－1.0)=－1.1，激活函数值 为：y2=f(－1.1)＝0.25
结点5：U为：0.61×1.0＋0.25×(－0.5)=0.735，激活函数值 为：y3=f(0.735)＝0.68
人工神经网络建立的一般步骤
• 网络权值的确定 • 第一，初始化网络权值：默认为来自均值为0，取值 范围在－0.5至0.5之间正态分布随机数 • 0附近、随机数、小区间 • 第二，计算各处理单元的加法器和激活函数值，得到 样本的分类预测值 • 第三，比较样本的预测值与实际值并计算误差，根据 误差值重新调整各网络权值 • 第四，返回到第二步
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•1/4/2021
感知机的训练步骤
• 第四，计算输出结点期望值与预测值的误差，t时刻：
ej(t)Y (t) Y'(t) 1jk
• 对于二分类输出变量，错判为0则为1，错判为1则为－1
• 第五，调整第i个输入结点和第j个输出结点之间的网络权
值和偏差
冲量
学习率
W ij(t1)W ij(t)ej(t)Xi(t) j(t1)j(t)ej(t)
W i( jt) ej(t)X i(t)
delta规则
• 第六，判断是否满足迭代终止条件。如果没有满足，则重 新回到第二步
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•1/4/2021
设为1，为0.1，为0，激活函数f=U
W i( jt) ej(t)X i(t)
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•1/4/2021
感知机
• B-P反向传播网络是一种前馈式、多层、感知机网络
• 每个样本都会提供关于输入输出变量数量关系的信息， 应依次向每个样本学习，并根据误差调整网络权值
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•1/4/2021
感知机的训练步骤
• 第一，0时刻，初始化各个网络权值和输出结点的偏差
• 前馈式神经网络：连接是单向的，上层结点的输出 是下层结点的输入。B-P、Kohonen
• 反馈式神经网络 ：除单向连接外，输出结点的输 出又作为输入结点的输入。Hopfield
• 层内连接方式是指神经网络同层结点之间相互连接， 如Kohonen网络
• 人工神经网络的种类：从学习方式角度划分： • 感知机：采用有指导的学习方法 • 认知机：采用无指导的学习方法
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•1/4/2021
人工神经网络算法概述
• 人工神经网络组成： • 由相互连接的神经元，也称处理单元（Processing Element）组成。处理单元也称结点（Node） • 处理单元之间的连接称为边，反映了各处理单元之间 的关联性 • 关联性的强弱体现在边的权值上
W ( 0 ) { W i( 0 j)1 i n ,1 j k }j( 0 ,)
当输出变量为数值型采用Sigmoid函数，为分类时一般采用 [0,1]阶跃函数
• 第二，输入训练样本，t时刻：X=(X1(t),X2(t),…Xn(t)) • 第三，计算输出结点的预测值，t时刻
n
Y'(t)f( Wij(t)Xi(t)j(t)) j1
• 各种激活函数：
f(Uj)10
(Uj 0) (Uj 0)
f(Uj)11
(Uj 0) (Uj 0)
1
f
(Uj
)
1eUj
1eUj f (Uj ) 1eUj
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•1/4/2021
人工神经网络中的结点和意义
3，4，5处理单元的偏差为0，激活函数为(0,1)型Sigmoid函数：
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•在加法器和激活函数的共同作用下，结点起到了一个超 平面的作用 • 第一，如何定位一个超平面 • 第二，如果n维空间中的样本点线性不可分将会怎样
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•1/4/2021
人工神经网络建立的一般步骤