LEVEL ll 复习大纲篇 | 第三章 预测型数据挖掘模型（中）
更新时间：2019-09-24 14:30:57
来源：环球网校
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摘要 在本文中，我们将列举level2分析师职业资格证书考试的考试大纲等考生迫切关注的考试信息，希望各位考生可以考出理想的成绩，早日跨入数据分析师的职业大门。
第四节、神经网络与深度学习
【领会】
BP 神经网络概述(理解神经网络的由来及发展历程)
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks, CNN)(理解卷积神经网络 CNN 的由来
及发展历程)
递归神经网络(RecurrentNeural Networks,RNN) (理解递归神经网络 RNN 的由来及发
展历程)
【熟知】
感知器(Perceptron)及感知器的极限
多层感知器(Multi-LayerPerceptron)
BP 神经网络的架构方式
神经元的组成：组合函数(CombinationFunction)与活化函数(ActivationFunction)
BP 神经网络如何传递信息
修正权重值及常数项
训练模型前的数据准备(分类模型的数据准备、预测模型的数据准备)
BP 神经网络与逻辑回归、线性回归及非线性回归间的关系
【应用】
运用数据挖掘软件建立 BP 神经网络模型，解读模型结果，并评估模型效能。
第五节、逻辑回归
【熟知】
逻辑回归与 BP 神经网络的关系
逻辑回归的字段选择方式(前向递增法、后向递减法、逐步回归法)
【应用】
运用数据挖掘软件建立逻辑回归模型，解读模型结果，并评估模型效能。
这就是大纲第三章的内容，希望对大家能有所帮助。
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