Neural Network Modeling

时间: 3 天

适用对象：
这个第四级别的课程专为使用 Enterprise Miner 建立神经元网络预测模型的数据分析师而设计。

课程描述：
这个三天的课程讲述神经元网络预测模型的原理。本课程包括：建立合适的神经元网络的 理论和实际考虑的要点。复杂的数学和统计要点也将通过模型内部算法加以讨论。特别的，本课程教你如何选择适当的网络架构和训练方法，如何使用 Enterprise Miner 搭建 神经元网络。

必备条件：
在参加这门课程之前 , 学员应该：

• 理解基本的统计概念，完成如下课程的学习《 Statistics I: Introduction to ANOVA, Regression, and Logistic Regression 》。
• 具有使用 Enterprise Miner 的经验 , 完成如下课程的学习《 Predictive Modeling Using Enterprise Miner Software 》。
• 完成《 SAS Programming I: Essentials 》课程的学习。
• 学习过大学微积分课程。

课程内容 ：
管理 预测。

• 多元函数的评估。

网络架构。

• 构建 多层 感知器。
• 构建正规的基本功能网络。

训练。

• 出错函数的统计理论。
• 数字最优化方法的优缺点。

模型复杂性。

• 避免 over fitting 的策略。
• weight decay 和 early stopping 。

模型应用。

• 灵活 判别分析。
• 附加的 神经元网络。
• 非线性自回归。