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面也而造成损失

系数一开始是完全随机的。神经元分层排列。神经元的数量是相当主观地确定的 尽管根据训练向量中有多少个元素 即描述给定公司的数值变量 关于应使用多少个神经元有不同的提示。第一层神经元从训练向量接收数据 将其与随机选择的权重相乘 然后通常对获得的值进行变换 使低值接近于零 高值接近于 即 例如 将获得的值作为 函数的参数给出 其工作原理与此完全相同 。以这种方式从输入层的所有神经元获得。

并神经元不再是

元素均呈正态分布 分别针对欺诈者公司和对于诚实的公司单独。然后 对于描述给定观测值的向量的每个元素 计算该元素与每个平均值的距离。最后 将这些平方距离相加 并评估该距离是否是诚实或不诚实公 白俄罗斯手机号码清单 司类别中最小的 给定观察最接近哪个类别 。 毕竟 人工神经网络还有另一种运作机制。神经元是一个单独的方程 其中变量的系数可以改变。变量是来自训练向量的数据 然后来自我们想要获得答案的向量。

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获得的概率决定了所分析的公司是欺诈公司的可能性。利用贝叶斯法则和独立性假设 只要这些事件发生到一定程度 就可以计算出欺诈的概率。获得的概率决定了所分析的公司是欺诈公司的可能性。利用贝叶斯法则和独立性假设 只要 电话号码 马来西亚 这些事件发生到一定程度 就可以计算出欺诈的概率。获得的概率决定了所分析的公司是欺诈公司的可能性。 判别分析还需要一定数量的已知答案的观察 公司被分类为欺诈者或非欺诈者。

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