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1、山東大學碩士學位論文基于數據挖掘技術的人力資源信息系統的需求分析姓名:杜巍申請學位級別:碩士專業:軟件工程指導教師:沈磊20060420 出累天帶琴十學整論文1i II IIIIIIII-中會在訓練的同時用一個測試集來計算神經網絡在此測試集上的正確率,一盥這令歪確攀苓孬秀裹甚至殲始下酶酵,那么菰談為璦在毒孛經瓣終基經達到徽好懿獲態了可以停止訓練。圖3-3中的曲線可以幫我們理解為什么利用測試集能防止訓練過度的出現。在圖孛霹驤看到鍵練裳耨測試集戇臻謨率在一囂戇幫夔善鍘練蠲麴戇增燕不羧簿低,而測試集的錯誤攀在達到一個谷底后反而開始上升,我們認為這個開始上升的時刻就是應該停止訓練的時刻。 圖3-3神綴

2、網絡在訓練周期增加時準確度的變化情況神綴元網絡和統計方法在本質上商很多差別。神經網絡的參數可以比統計方法多綴多。熱蠶4孛勰有13令參數(9令較重弱4令疆鞠條傳。壺于參數麴魏之多,參數通過各種備樣的組合方式來影響輸出結果,以至于很難對一個神綴網絡表示的模型做出直觀的解釋。實籪上神經網絡也正是當作“黑盒”來用的,譽用去營“盒予”里瑟是贊么,只管矮裁紛了。在大幫分幘凝下,這耱輟翻條孛楚數接受的。比如銀行可能需要一個筆跡識別軟件,但他沒必要知道為什么這些線條組合在起就是一個人的簽名,而另外一個相似的則不是。在緞多復雜度很離的霹蘧鱺純學試驗、魏囂入、金貔索璐豹摸羧、幫港畜強像靜諼潮,等矮域孝孛經網絡都取

3、得了很好的效果。神綴網絡的另一個優點是很容易在靜行計算機上實現,可以把他蛉節點分配婺不弼戇CPU主著符計算。19 由東太擎磣+拳毽論文霞3-6數撰挖攆瓣纂本_i遘程秘主簧步驤示意圖3.5.3數據挖掘過程工作量在數據挖掘中被研究的業務對象是整個過程的基礎,它驅動了整個數據挖掘過程,瞧楚檢驗最看結聚和指弓1分橋入員完成數據挖掘的依據和颥闖.強2備步驟蹙按定暇序完成的,當然整個過程中還會存在步驟簡的反饋.數據挖掘的過程并不是自動的.絕大多數的工作需要人工完成.圖3-7給出了各步驟在整個過程中的工作豢之沈。W以看到,60%的時間用在數據準備上,這說明了數據挖掘對數攢的嚴格要求,而后挖掘工作僅占總工作量的1

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