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1 Introduction to Neural Networks 1
What Is aNeuralNetwork?. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
NeuralNetwork Structure . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
2 Multilayer Perceptron 5
Partitions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
Architecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
Training . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
Output . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
Save . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
Export . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
Options . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3 Radial Basis Function 28
Partitions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
Architecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
Output . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
Save . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
Export . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
Options . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
v
Part II: Examples
4 Multilayer Perceptron 45
Using aMultilayer Perceptron to Assess Credit Risk. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
Preparing the Data for Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
Running the Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
Case Processing Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
Network Information . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
Model Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
Classification. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
CorrectingOvertraining . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
Summary. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
Using a Multilayer Perceptron to Estimate Healthcare Costs and Lengths of
Stay . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70
Preparing the Data for Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70
Running the Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
Warnings. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
Case Processing Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
Network Information . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
Model Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82
Predicted-by-Observed Charts. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
Residual-by-Predicted Charts . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
Independent Variable Importance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
Summary. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
Recommended Readings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89
5 Radial Basis Function 90
Using Radial Basis Function to Classify Telecommunications Customers. . . . 90
Preparing the Data for Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90
vi
Running the Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
Case Processing Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97
Network Information . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98
Model Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99
Classification. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100
Predicted-by-Observed Chart . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101
ROC Curve. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103
CumulativeGains and Lift Charts . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105
Recommended Readings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107
Appendix
A Sample Files 108
Bibliography 122
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关键词：SPSS 神经网络 PSS 神经网 Architecture 网络

买了~~~~~~~~~~~，晕英文版

文件锁也能实现互斥，信号量可以实现pv操作，linux下是支持的，windows下可能不行

这个很想要，但是又没钱。悲剧

好象要 呵呵饿呵呵合乎

THANK YOU  FOR  SHARING

我就是想用spss分析神经网络问题，看了好多可都用不上，不知道这个行不行~有高手切磋切磋啊，小女不胜感激！qq：3784039，注明“神经网络”哇

先有中文的看看再说，英文的等中文搞不明白再来看。

搞了半天又要收钱啊，还是看不了啊，失望中......

有没有中文又不要钱的？