| Аннотація | В книге популярно изложены методы анализа данных, основанные на построении нейросетевых моделей. Рассматриваются различные типы нейронных сетей, алгоритмы их обучения и примеры решения конкретных задач с использованием пакета STATISTICA Neural Networks.Заключительная глава содержит краткое руководство для пользователей STATISTICA Neural Networks. Книга представляет интерес в первую очередь для тех, кто начинает изучать нейросетевые методы и хочет научиться грамотно решать практические задачи, используясовременные подходы к обработке данных.
ГЛАВА 1. ВВЕДЕНИЕ В НЕЙРОННЫЕ СЕТИ...4
Параллели из биологии...5
Базовая искусственная модель...6
Применение нейронных сетей...8
Сбор данных для нейронной сети...11
Пре/пост-процессирование...14
Многослойныйперсептрон (MLP)...17
Радиальная базисная функция...32
Вероятностная нейронная сеть...36
Обобщенно-регрессионная нейронная сеть...40
Линейная сеть...41
Сеть Кохонена...42
Задачи классификации...45
Задачи регрессии...49
Прогнозирование временныхряд |