"神经网络"
搜索结果：

• SPSS神经网络怎么分区 SPSS神经网络如何解读

  SPSS多层感知器神经网络分析是基于模仿人类大脑结构及思维模式的信息处理系统，可通过算法从数据中学习并形成训练模型，再将模型用于分析数据以得到预测结果，因此在进行神经网络分析时会将数据分为训练区与检验区，以便于得到准确预测数据的概率，SPSS神经网络怎么分区，SPSS神经网络如何解读呢？今天一起来看看吧。

• SPSS软件中如何进行神经网络分析 SPSS神经网络为什么无法选择分类

  神经网络算法(Nerual Net Works)是一种学习型预测算法，通过大量数据，预测新输入变量与预测结果间的路径，此路径称为神经网络，在这个网络中，每个通路的权重都是基于原有数据计算得出的，原有数据量越充足，权重配比就越合理，预测的结果就越准确，神经网络算法实现一般借助专业的统计分析软件，例如IBM SPSS Statistics，SPSS软件中如何进行神经网络分析，SPSS神经网络为什么无法选择分类，本文将结合实例向大家作简单的解释。

• 使用SPSS神经网络模型预测结果

  神经网络模型是数据分析常用的模型，它广泛应用于众多领域，比如：医疗、人工智能、深度学习、语音、机器人等。它能通过现有数据经过神经网络模型训练得到训练模型，再将模型运用于预测数据集，进而得到预测结果，并且将预测趋势应用于各个领域。IBM SPSS Statistics同样具备神经网络模型，直接将需要分析数据导入IBM SPSS Statistics，然后进行简单配置即可使用神经网络模型。接下来就来看下如何使用SPSS神经网络模型预测结果。

• SPSS实现多层感知器神经网络

  在上文《用SPSS的评分向导功能快速得出模型预测结果》中我们说到，评分向导功能可通过导入的模型快速预测模型结果，而这一功能的使用模型较常使用神经网络模型。

• SPSS教程之神经网络的变量与方法设置

  神经网络是基于模仿生物大脑结构及功能的信息处理系统，可通过各种算法从数据中学习如何完成任务，在模式识别、人工智能、预测、医学等领域拥有广阔的发展前景。