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本篇文章為大家展示了 R語言高級算法中的人工神經網絡是怎樣的，內容簡明扼要并且容易理解，絕對能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細介紹希望你能有所收獲。
1.人工神經網絡原理分析:
神經網絡是一種運算模型,由大量的節點(或稱神經元)和之間的相互連接構成,每個節點代表一種特定的輸出函數,稱為激勵函數(activation function).每兩個節點間的連接都代表一個對于通過該連接信號的加權值,稱之為權重,這相當于人工神經網絡的記憶.網絡的輸出則依網絡連接方式/權重值和激勵函數不同而不同.
2.在R語言中的應用
在人工神經網絡（Artificial Neural Network）算法中我們主要用到了nnet包里面的
nnet(formula,data,weights,size,...,subset,na.action,contrasts=NULL)
函數。
3.以iris數據集為例進行判別分析
1)應用模型并觀察輸出結果
fit_nnet=nnet(Species~.,data=iris,size=4,decay=5e-4,maxit=200)
fit_nnet[1:length(fit_nnet)]
3)檢測模型準確度
predict(fit_nnet,iris[,1:4],type="class")
table(iris$Species,predict(fit_nnet,iris[,1:4],type="class"))
上述內容就是 R語言高級算法中的人工神經網絡是怎樣的，你們學到知識或技能了嗎？如果還想學到更多技能或者豐富自己的知識儲備，歡迎關注億速云行業資訊頻道。
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