数据挖掘原理与应用宝典：神经网络模型与SPSS-Clementine

"神经网络基本原理-网络模型-数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典" 本资源主要介绍神经网络基本原理、网络模型、数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典。以下是对标题、描述、标签和部分内容的详细解释和知识点总结： **神经网络基本原理** 神经网络是一种机器学习算法，模拟人脑神经网络的结构和功能，通过学习和训练，可以对复杂的数据进行分类、预测和决策。神经网络的基本原理包括： * 人工神经网络的结构：包括输入层、隐藏层和输出层 * 神经网络的学习算法：包括梯度下降算法、反向传播算法等 * 神经网络的应用：包括图像识别、自然语言处理、推荐系统等 **网络模型** 常见的神经网络模型包括： * 全互连型结构：每个神经元都与其他神经元相连 * 层次型结构：神经元分层排列，逐层传递信息 * 网孔型结构：神经元之间存在跳跃连接 **数据挖掘原理** 数据挖掘是指从大量数据中提取隐含的、有用的信息和知识的过程。数据挖掘的社会需求包括： * 解决人类积累的数据量增长问题 * 发现隐藏的商业机会 数据挖掘的定义包括： * 技术定义：从大量的、不完善的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 * 商业定义：按企业既定业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，并进一步将其模型化的先进有效的方法。 **SPSS-Clementine应用宝典** SPSS-Clementine是一个数据挖掘和预测分析软件，提供了数据挖掘、文本挖掘、预测分析等功能。应用实例包括： * 某经营公司对多年来的客户资料进行挖掘后发现，大多数购买电脑的客户具有特定的特点，从而可以根据这些特点进行有目的的广告或者促销。 本资源涵盖了神经网络基本原理、网络模型、数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典，旨在帮助读者理解和掌握数据挖掘和神经网络的基本概念和应用。