《R语言》课件 第9章 数据建模.pdf

大数据应用人才培养系列教材第九章数据建模9.1 Rattle 包9.二 聚类模型9.3 关联分析模型9：4 J专统次箜药模型9.5 随机森林次策树模型9.6 自适座选择决策翘模型9二 7 SVM9：8线金后模型9.9 神经网络模型 习题 9.1 Rattle包第九章数据建模 Rattle的安装与启动instalLpackagesCcairoDevice)instalLpackages(RGtk2)install.packages(rattle)用上述代码可以完成rattle包的安装。在Rstudi。命令控制台输入 如下脚本载入Rattle包:library(rattle)在Rstudi。命令控制台输入如下脚本启动Rattle:rattle()9.1 Rattle包第九章数据建模Rattle选项卡介绍R Data Miner-RattleSource:()Spreadsheet。ARFF O ODBC O R Dataset O RData File O Library。CProject Tools Settings Help e El新建 打开 保存Rattle XXXX 4.1.0 国 H Report Export 停止Dats ExploreTest Transform Cluster AssociateModel Evaluate LogFilename:()Separator:,Decimal:.回 Header Partition 70/15/15 Seed:42 Z ViewEditTarget Data Type()Auto O Categoric。|_ _j I Welcome to Rattle().Rattle is a free graphical user interface for Data Miningr developed using R.R is a free software environment for statistical computing and graphics.Together they provide a sophisticateci environments for data mining statistical analyses and dara visualisation.See the Help menu for extensive support in using Rattle The book Data Mining with Rattle and R is available from Amazon.The Togaware Desktop Data Mining Survival Guide includes Rattle documentation and is available from Input Ignore Weight Calculator:To Begin:Choose the data source,specify the details,then click the Execute button.大数据应用人才培养系列教材第九章数据建模9.1 Rattle 包9.2 聚类模型9.3 关联分析模型9：4 J专统次箜药模型9.5 随扒森林法策的模型9.6 自道座选择决策我模型9.7 SVM9：8线正回由模型9.9 神经网络模型习题9.2聚类模型第九章数据建模聚类模型指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象 组成的多个类的分析过程。聚类是一种把两个观测数据根据它 们之间的距离计算相似度来分组的方法（没有指导样本）。已 经开发了大量的聚类算法，如K-means、HierachicaL Ewkm 和BiCluster,操作界面见下图。9.2聚类模型第九章数据建模 K-means 聚类Q）算法描述K-means聚类算法属于非层次聚类法的一种，是最简单 的聚类算法之一，但是运用十分广泛。k-means的计算方法如下：Stepl:随机选取k个中心点。Step2:遍历所有数据，将每个数据划分到最近的中心点中。Step3:计算每个聚类的平均值，并作为新的中心点。Step4:重复Step2-3,直到这k个中线点不再变化（收敛了），或执行了足够多的迭代。方法有两个特点：通常要求已知类别数；只能使用连续性变量。9.2聚类模型第九章数据建模 K-means 聚类(2)操作实例数据集是weather,K=4时的聚类结果，24个变量中数值变量 有16个，由于没有选择聚类变量个数，默认对所有数值变量聚类。在下图点击【Data】按钮对聚类结果可视化。R Data Miner-Rattle(weather.csv)XProject Tools Settings Help Rattle XXXX 4.1.0 执行D新建打开保存Report Export停止退出Connect R白司Date Explore Test Transform Cluster Associate Model Evaluate LogType(KMeans O Ewkm O Hierarchical O BiCluster是否调整数据Use HClust CentersNumber of clusters:4Seed:42Runs:Re-Scaleerate Clusters Stats Plots:DataDiscriminantWeightsClust er sizes:1 69 63 5759n聚类结果可视化Dat a means:MinTemp 0.47502155 WindSpeed9am 0.23947679 Clo ud9am 0.46118952MaxTemp 0.43694078WindSpeed3pm 0.36112903Clo ud3Pm 0.4S135081Rainfall 0.05338835Humidit y9am 0.56304403Teir9ain 0.49468922Evapo rat io n 0.29881476Humidit y3pm 0.38097372Ta瓯 3Pm 0.43726454Sunshine 0.59431333 Pressure9ani 0.59307110WindGust Speed 0.37421595Pressure3pm 0.554357949.2聚类模型第九章数据建模 K-means 聚类(2)操作实例下图是对变量M i nTem p和Ra i nf a 11的可视化展示。MinTempRattle 2016-6 月-09 06:28:36 Administrator9.2聚类模型 第九章数据建模 K-means 聚类参数Iterate Clusters允许建立多个聚类模型，利用度量每个模型的 结果指导建立多聚类模型。图9.6显示了对变量MinTemp和Rainfall 建立3个聚类模型，可视化报告见图9.7。Date Explore Test Transform Cluster Associate Model Evaluate LogType:KMeans O Ewkm O Hierarchical O BiClusterNumber of clusters:3:Seed:42 三 Runs:1:叼 Re-ScaleUse HCIust Center lterate Clusters Jl Stats Mots:Data Drscnminant/eightsSSU_MJO En s0实线表示每个聚类模型的 类内数据的平方和，虚线 表示当前聚类模型的类内 数据的平方和与前一个聚 类模型的类内数据的平方 和的差，或改进度量。o di55-o N5 z3Number of Clusters9.2聚类模型第九章数据建模 K-means 聚类一旦完成建模，按钮Stats、Data Plot、Discriminant可用。单击Stats按钮，将在结果展示区显示每个聚类簇所有参与模型 质量评估的统计量，并比较不同K-means模型。单击Data Plot 按钮输出数据分布可视化图形，单击Discriminant按钮输出判 别式坐标图，该图突出原始数据簇与簇之间的关键差异，类似于 PCA(principal components analysis)o 点击“Discriminant”按 钮判别式坐标图显示在下图。Discriminant Coordinates weather.csv9 寸 N。G5 ru uodE OOComponent 1These two components explain 55.5%of the point variability.大数据应用人才培养系列教材第九章数据建模9.1 Rattle 包9.2 聚类模型9.3 关联分析模型9.4/统次策翘模型9.5 随机森林法策捌模型9.6 自适座选择决策捌模型9.7 SVM9；8线正回后模型9.9 神经网络模型习题9.3关联分析模型第九章数据建模股客n9.3关联分析模型第九章数据建模基本术语J _上殳/=强,4是项给定-彳应港8L=跖.4,其中每个T ransact ion)t是1的非空子苫jt c I,每一个与一个唯一 的杆火朽T ID(T ransaction ID)可0。形如X=Y的蕴涵式,其中X：Y e/且XcF=入X和F分别称为关联规则的关联规则X n Y在D中的(siipport)是D中事务包含XuF的百分比,即概率尸(XuF)；Jkonfidence)是包含X的事务中同时包含Y的百分比，即竺整 P(】D如果满足最小支好度阀值和最小置信度阀值，叮有关联规则遍9.3关联分析模型第九章数据建模基本术语TID网球拍网球运动鞋羽毛球111102110031000410105011161100上表是顾客购买记录的数据库D,包含6个事务。顶果I二网球拍，网球，运 动鞋，羽毛球。考虑关联规则：网球拍。网球,事务1,2,3,4.6包含网球拍.事务L2.5.6同时包含网球拍和网球，支持度support=3=0.5,置信度63confident=-=0.60若 最小支持度a二0.5,最小置，）0.8,关联规则“网球拍台网球”是有趣的，认为购买网球拍和购买网球之间存在相关。9.3关联分析模型第九章数据建模9.3关联分析模型第九章数据建模实验指导通过【Data】选项卡导入数据唳 R Data Miner-Rattle(dvdtrans.csv)Project Tools SettingsHelpRattle XXXX 4.1.0 fo aawareco mMl I执行J新建打开保存ReportExport停止退出酚Connect R XDate Explore Test Transform Cluster Associate Model Evaluate LogSource:Spreadsheet O ARFF O ODBC O R Dataset O RData File O Library O Corpus O ScriptFilename:F dvdtrans.csv坦 Separator:J Decimal:.0 HeaderSeed:70/15/150 Partition Targel Data Type Input e Ignore Weight Calculator:%Auto Categoric Q Numeric Q XXXXNo.Variable Data Type Input XXXX Risk I dent Ignore Weight Comment1 ID Numeric 0 c)O O O Unique:102 Item Categoric O O 0 c)O Unique:109.3关联分析模型第九章数据建模实验指导变量ID自动选择Idem角色，但需要改变Item变量的角色为 Targeto在Associate选项卡，确保参数Baskets打钩，单击“Execute”按钮建立由关联规则组成的模型，下图展示区显示相关分析结果，支持度=0.1,置信度=0。的情况下，共挖掘了29条规则。Exp4or 1 Tra rsform Closter Aoc*e Lo9&*,*O.IOOO Z 0.1000 二 Mic 2 二Fre-i P1o；S*iow Sort by:&Mfort y PlotAX1Ru 工 OQ1公rKoog士，decuexxrc.10-41.0000000*500000020A1.00000*002 5000000?O才1.0000005OOOOOOOIOS*2 O才1-0000005.00000001MwxryOel1-080IOOOOOOOOaMarryAOri1.0000000 xo00000003 工1.00000905.0000000.GreAXjOTRO1o.soooooo0000000sC G“Q工。：0工 Or XX.000900070000006CGXexaxox)。工O.2SOQOOO7.SOOOOOO7O Xx.oooooooNSOOOOOOs。*0A2500000N5000000IXTR1)Gren MxXe0.1o.sooooooNSOOOOOOXNTRX 基o.soooooo7-SOOOOOOX3(IXTK Gren Xxleox0.3000000asoooooo14010.50000002.500000。IS16 (axelXACor(S xmcH 9o-e)ox 0.10.33333330.7500000O 6333333O.8333333工，3*x匕nA Perxoc)0.10.3333333O 839333318-A0.1o.sooaoo08333333St4 .O*=CS*-UQH.A(PMC.r xoc 0.11.00000003-003才bwvtfkt.xoc Glmax c bz*,*1.0000000.SOOOOOO2 3，G JL sX上-KP A&X vJ g I*_o 7=00090才 50000009.3关联分析模型第九章数据建模实验指导单击z/Freq Plot按钮显示频繁项直方图，如下图所示。OA 0 U n b 一j E29.3关联分析模型第九章数据建模实验指导单击Plot按钮显示可视化规则图，如下图所示。Graph for 29 rulessize:support(0.1-0.4)colon lift(0 833-10)oLOTRooGreen Mile oooH&rry PotterlHarry Pottee2LOTR3 o LOTR2Oo oooo GladiatorSxth Senseo Braveheart oo oPatriot o大数据应用人才培养系列教材第九章数据建模9.1 Rattle 包9.2 聚类模型9.3 关联分析模型9.4 传统决策树模型9.5 随机表林次策的模型9.6 自道座选择决策我模型9.7 SVM9：8线正回由模型9.9 神经网络模型习题 9.4传统决策树模型第九章数据建模一般上家住址一般下 9.4传统决策树模型第九章数据建模 ID3算法Step 1:将训练集S分为1N个类别。Step 2:计算S的总信息嫡INFO，改值等于最终类别的各自 信息量和概率质量函数的乘积，即每个类别所占训练集的比例乘 以该比例的对数值取负，然后加和。Step 3:确定用来进行分类的属性向量V1,V2.VnStep 4:计算每个属性向量对应的该属性向量对训练集的信 息、嫡INFOVi,比如对应的属性Vi将训练集分为了M类，那么 改值等于在该属性划分下的某一类值出现的概率乘以对应的该值 所在的集的信息烯。改值所在的集的信息熠再套公式发现等于最 终分类在Vi属性划分下的某一个类里的概率值乘以该概率值的对 数值取负。表述的有些复杂，最好看公式。Step 5:在众多属性对于训练集的信息嫡之中取最小的，这 样信息增益最大。信息增益最大代表着分类越有效。Step 6:完成了一次属性的分裂，之后的递归。9.4传统决策树模型第九章数据建模 C 4.5算法C4.5算法既可以处理离散型描述属性，也可以处理连续型描述属性。在选择某节点上的分支属性时，对于离散型描述属性，C4.5算法的处理 方法与ID3相同，按照该属性本身的取值个数进行计算；对于某个连续性 描述属性Ac,假设在某个节点上的数据集的样本数量为total,C4.5算法 将做以下处理：将该节点上的所有数据样本按照连续型描述的属性的具体数值，由 小到大进行排序，得到属性值的取值序列为Ale,A2c,Atotalco在取值序列生成total-1个分割点。第1(0i。Forest O BoostTarget:RainTomorrow Algorithm:O SVM O Linear O Neural Net XXXX O All Tradition al _?ConditionalModelBuilder:rpartMin Split:Min Bucket:Max Depth:20Complexity:Priors:Loss Matrix:I I Include MissingRules DrawSummary o f t he Decisio n Tree mo del fo r XXXX(builc using rpart):n=256no de).split s n,lo ss.yvalz(ypro b)deno t es t errninal no de_节点编号 摸失QT-tooC 256 41 No(0.83984 2)Pressure3pm=1011.9 24)Clo ud3pm=7.5 93)Pressure3Pm=8.85 2552525No；T右？15625)|N、|(。,92T56863 007843加 _“(0.94871795 0.05128205)*-一一*表示叶子节点(0.33333333 0.66666667)*No(0.51923077 0.48076923)(0.80000000 0.20000000)*7)Snnshine=1012no).92.08 80%.52.48 120%,弋Cloud3pm=8.9n。r80 2010%J 1UziYes、26.74大数据应用人才培养系列教材第九章数据建模9.1 Rattle 包9聚类模型9.3 关联分析模型9.4 传统决策树模型9.5 随机森林决策树模型9.6 自诞选择决策的模型9.7 SVM9；8线星回区模型9.9 神经网络模型习题9.5随机森林决策树模型第九章数据建模为了克服决策树容易过度拟合的缺点，随机森林算法（Random Forests,RF）在变量（列）的使用和数据（行）的使用上进行随机化，生成很多分类树，再汇总分类树的结果。随机森林在运算量没有显著提 高的前提下提高了预测精度，对多元共线性不敏感，可以很好地预测多 达几千个解释变量的作用，是当前最好的算法之一。9.5随机森林决策树模型第九章数据建模Q）随机森林的定义随机森林是一个由决策树分类器集合h（x,6k）,匕1,2构成的组合 分类器模型，其中参数集60是独立同分布的随机向量，x是输入向量。当给定输入向量时，每个决策树有一票投票权来选择最优分类结果。每 个决策树是由分类回归树（CART）算法构建的未剪枝的决策树。（2）随机森林的基本思想随机森林是通过自助法（Bootstr叩）重复采样技术，从原始训练样 本集N中有放回地重复随机抽取k个样本以生成新的训练集样本集合，然 后根据自助样本生成k决策树组成的随机森林。其实质是对决策树算法的 一种改进，将多个决策树合并在一起，每棵树的建立依赖一个独立抽取 的样本，森林中的每棵树具有相同的分布，分类误差取决于每棵树的分 类能力和分类树之间的相关性。9.5随机森林决策树模型第九章数据建模实验指导R Data Miner-Rattle(weather.csv)Rattle XXXX4.1.0 I Project Tools Settings Help鲂DBS新建 打开 保存s 却Report Export够）朝 勤停止 退出 Connect RDate ExploreTestTransformClusterAssociateModelEvaluate LogType:Tree Forest Boost SVM J Linear Neural Net XXXX Q AllModel Builder:randomForestTarget:RainTomorrow Algorithm:，Traditional Q ConditionalSlumber of Trees:500目 Sample Size:ImportanceR*s 1:参数选择区Slumber of Variables:4:ImputeErrorsOOB ROCANoYes MeanDecreaseAccuracy MeanDecreaseGiniPressure3pin12.848.7414.624.36Sunshine12.319.0714.214.13Clo ud3piL12.587.5213.843.18WindGust Speed9.075.8110.242.699.5随机森林决策树模型第九章数据建模规则多少？规则形式如何？规则由哪个节点产生？规则由哪棵颗树产生？这些问题由下图Rules按钮右边的数字决定。大数据应用人才培养系列教材第九章数据建模9.1 Rattle 包9聚类模型9.3 关联分析模型9.4 传统决策树模型9：5随机森林决策树模型9.6 自适应选择决策树模型9.7 SVM9；8线桂回后模型9.9 神经网络模型 习题9.6自适应决策树模型第九章数据建模自适应选择模型包含一批模型，如bagging算法，Boosting算法和 adaboost算法，它们是一种把若干个分类器整合为一个分类器的方法。首先简要介绍一下bootstrapping方法和bagging方法。bootstrapping方法的主更过程主要步骤,重复地从二名样本集合D中采样n个样本。针对每次采样的子样本集进行统计学习，获得假设Hi。将若干个假设进行组合，形成最终的假设Hfinal。将最终的假设用于具体的分类任务。9.6自适应决策树模型第九章数据建模(2)bagging方法的主要过程主要思路：训练分类器。从整体样本集合中抽样n*=1011 9Cloud9am 7 5WmdDirQam4-193 obs1 9obs-112 obs7114 obs大数据应用人才培养系列教材第九章数据建模9.1 Rattle 包聚类模型9.3关联分析模型94传统决策树模型9豆随机森林决策树模型9.6 自适应选择决策树模型9.7 SVM9.8 线性回归模型9.9 神经网络模型 习题 9.7 SVM第九章数据建模支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和 Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高 维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函 数拟合等其他机器学习问题中。传统的统计模式识别方法在进行机器学习时，强调经验风 险最小化，而单纯的经验风险最小化会产生过学习问题，其推广能力较差。根据统计学习理论，学习机器的实际风险 由经验风险值和置信范围值两部分组成。而基于经验风险最 小化准则的学习方法只强调了训练样本的经验风险最小误差,没有最小化置信范围值，因此其推广能力较差。9.7 SVM第九章数据建模 9.7 SVM第九章数据建模满足上述条件，并且使最小的分类面就叫做最优分类面，过两 类样本中离分类面最近的点且平行于最优分类面的超平面HL,匕上 由训练样本点就称作支持向量（support vector）,因为它们支持 了最优分类面。利用Lagrang e优化方法可以把上述最优分类面问题转化为如下 这种较简单的对偶问题，即：在约束条件，Z/%=。ai 07=12，几 i=l下面对区求解下列函数的最大值：n Q（a）=Z%一弓Z%丁，（为与）i=l 2 i,j=T 9.7 SVM第九章数据建模实验指导岸 D B执行 新建 打开后I 国 1 Report Export 停止退出Connect RDate Explore Test Transform Cluster Associate Model Evaluate LogType:O Tree O Forest O Linear O Neural Net XXXX O AllTarget:RainTomorrowModel Builder:ksvm大数据应用人才培养系列教材第九章数据建模9.1 Rattle 包聚类模型9.3关联分析模型94传统决策树模型9豆随机森林决策树模型9.6 自适座选择决策超模型9.7 SVM9.8 线性回归模型9.9 神经网络模型 习题9.8线性回归模型第九章数据建模回归分析（Regression Analysis）是研究变量之间作用关系 的一种统计分析方法，其基本组成是一个（或一组）自变量与 一个（或一组）因变量。回归分析研究的目的是通过收集到的 样本数据用一定的统计方法探讨自变量对因变量的影响关系，即原因对结果的影响程度。回归分析是指对具有高度相关关 系的现象，根据其相关的形态，建立一个适当的数学模型（函 数式），来近似地反映变量之间关系的统计分析方法。利用这 种方法建立的数学模型称为回归方程，它实际上是相关现象之 间不确定、不规则的数量关系的一般化。回归分析分类，如图 9.48所示o9.8线性回归模型第九章数据建模分类回归模型-)XX_ 一是芸性回归-线性回归卜一多性去性回归广义线性回归Logi sti c 回归-非线性回归(多项式回归帕松回归9.8线性回归模型第九章数据建模一元线性回归方法确定回归模型由于我们研究的是一元线性回归，因此其回归模型可表示为：y=Po+Pix+o其中，y是因变量；x是自变量；e是误差项；%和 阮称为模型参数（回归系数）。求出回归系数回归系数的求解，最常用的一种方法就是最小二乘估计法，基本原理是，根据实验观测得到的自变量x和因变量y之间的一组 对应关系，找出一个给定类型的函数y=Xx），使得它所取的值 仪）,仇），加3与观测值九丫2，.必在某种尺度下最接近;即在 各点处的偏差的平方和达到最小9.8线性回归模型第九章数据建模一元线性回归方法n n而口(2(%1)2)=min(Z(y 6 o 6 1%)2)i=l i=ln(n、(n、o _，T I，=1 JI，=1)|z|)(Intercept)22744.4759 10127171.8404 O.002 O.998The Linear model has been built.Time taken:0.43 secs9.8线性回归模型第九章数据建模实验指导线性回归模型提供了两种策略：Logistic和Probit。下图显示 了模型回归模型验证结果。Residuals vs FittedS000.0.s-E np-saHLinear Model weather.csvPredicted values000.p-ss?8OU0 A8P PO5Linear Model weather.csvNormal Q-Q-3-2-10123Theoretical Quantiles_ P-Sa2e p p _Linear Model weather.csvScale-Location-500 0 500p-ss?UOSE C Lp-sLinear Model weather.csv Residuals vs Leverage；nce.个-1 I I1 I-0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0Leverage9.8线性回归模型第九章数据建模实验指导正态性（右上角QQ图）。如果满足正规假设，则图上 的点应落在具有45度角的直线上，否则违反正规性假设。如果因变量与自变量线性相关，则残差值与预测值不相 关。该图这暗示着你可能需要对回归模型加上一个二次项。如果相同的方差（齐次性，左下角）满足不变方差假设，则水平线周围的点应随机分布在左下图中。该图似乎满足此 假设。最后一幅残差与杠图（右下）提供了你可能关注的 单个观测点的信息。图形可以识别离群点、高杠杆点和强影 响点。大数据应用人才培养系列教材第九章数据建模9.1 Rattle 包聚类模型9.3关联分析模型94传统决策树模型9豆随机森林决策树模型9.6自适座选择决策超模型9二 7 SVM9：8线金后模型9.9神经网络模型习题9.9神经网络模型第九章数据建模神经元输入信号连接权以 二 e（v）j=l J=09.9神经网络模型第九章数据建模神经元激活函数可以有以下几种:(1)阈值函数9（v）=v0|0,vl19（v）=（1+v）,-1 v XXXX O AllTarget:RainTomorrow Model Builder:nnet(0/1)Suirmary o f t he Neural Net mo del(built using nnet):k 62-2-1 net wo rk wit h 191 weight s.Input s:MinTemp,MaxTempr Rainfall Evapo rat io n Sunshinef WindGust DirENEr WndGust DirESEr WindGust DirNf WindGust DirNE,WindGust DirNNE,WindGust DirNNW,WindGust DirNW WindGust DirS,WindGust DirSE,WindGust DirSSE,WindGust DirSSW WindGust DirSWr WindGust DirWf WindGust DirWNWr WindGust DirWSWr WindGust Speedf WindDir9ainENEr WindDir9ainESEr WindDir9ainNf WindDir9amNEr WindDir9ainNNEf WindDir9ainNNWr WindDirDainNW WindDir9aiESr WindDir9amSEf WindDir9amSSEr WindDir9amSSWr WindDir9amSW,WindDir9amW,WindDir9airiWNWr WindDir9amWSW,WndDir3pmENEr WindDir3pmESE,WindDir3pmNf WindDir3pmNEr WindDir3pmNNEf WindDir3pmNNWf WindDir3pinNWf WindDir3pmSr WindDir3pmSE,WindDir3pmSSEr WindDir3pmSSWf WindDir3pmSWr WindDir3pmWr WindDir3pir;WNWf WindDir3pmWSWr WindSpeed9amf WindSpeed3pmf Ht miidit y9anif Humidit y3pm,Pressure9amf Pressure3pmr Clo ud9amr Clo ud3pmr Teir.p9amr Temp3pmf RainTo dayYes.Out put:as.fact o r(RainTo mo rro w).Sum o f Squares Residuals:38.0000.Neural Net wo rk build o pt io ns:skip-layer co nnect io ns;ent ro py fit t ing.In 七hefo llo wing 七able:|b represancs 七he bias asso ciat ed wi七h a no de1 represanes hidden layer no de 1Jil represent s input no de 1(i.e.r input variable 1)厂整场一隐藏层第1个结点输入层第1个结点zrepresent s t ne o ut p-Jt no de输出结点9.9神经网络模型第九章数据建模实验指导第一隐藏层权重Weights for node hl:b-hl-0.66il0-hl0.31i20-hl-0.65i30-hl0.41i40-hl-0.41i50-hl0.05i60-hl0.07il-hl0.23-0.02i21-hl-0.15i31-hl0.51i41-hl0.33i51-hl0.15i61-hl0.30i2-hl i3-hl 0.29-0.31il2-hl il3-hl0.29-0.50i22-hl i23-hl-0.03-0.20i32-hl i33-hl0.38 0.22i42-hl i43-hl-0.54 0.56i52-hl i53-hl0.31-0.15i62-hl0.35i4-hl i5-hl-0.68-0.36il4-hl il5-hl0.39 0.25i24-hl i25-hl0.30-0.16i34-hl i35-hl0.47-0.41i44-hl i45-hl0.59 0.64i54-hl i55-hl0.24 0.02i6-hl0.27il6-hl-0.16i26-hl-0.04i36-hl0.15i46-hl0.13i56-hl0.33i7-hl i8-hl0.23-0.31il7-hl il8-hl-0.55-0.52i27-hl i28-hl0.49 0.56i37-hl i38-hl-0.22 0.46i47-hl i4S-hl-0.68-0.51i57-hl i58-hl-0.44-0.47i9-hl-0.18il9-hl0.25i29-hl0.44i39-hl-0.08i49-hl0.55i59-hl-0.689.9神经网络模型第九章数据建模实验指导第二隐藏层权重Weight s b-h2-0.01 il0-h2-0.62 120-h2-0.17 i30-h2-0.37 140-h20.29 i50-h20.21 i60-h20.45fo r no d il-h20.09ill-h20.23121-h2-0.26131-h2-0.06i41-h2-0.18i51-h20.62i61-h2-0.21h2:i2-h20.65il2-h2-0.47i22-h20.07i32-h2-0.07i42-h2-0.51i52-h20.06i62-h2-0.54i3-h2-0.36il3-h2-0.14i23-h2-0.01i33-h2-0.12i43-h2-0.16i53-h20.66i4-h2-0.41il4-h2-0.28i24-h2-0.52i34-h20.41i44-h20.55i54-h20.07i5-h2-0.56il5-h20.33i25-h20.14i35-h20.37i45-h20.51i55-h2-0.39i6-h20.50il6-h20.44i26-h2-0.18136-h20.03i46-h2-0.57156-h20.08i7-h2-0.53il7-h2-0.07i27-h2-0.62i37-h2-0.19i47-h2-0.56157-h20.50i8-h2-0.19il8-h2-0.0812S-h20.70i38-h2-0.46148-h2-0.02i58-h2-0.64i9-h2-0.24il9-h20.51i29-h2-0.04i39-h20.05i49-h20.09i59-h2|0.129.9神经网络模型第九章数据建模实验指导第三隐藏层权重Weight s fo r no de o:b-ohl-oh2-oil-oi2-o13-oi4-oi5-oi6-oi7-oi8-oi9-o-0.440.08-0.610.570.300.640.16-0.420.51-0.59-0.230.31il0-oill-oil2-o il3-o i