第12课 预测模型构建 课件 九年级信息科技浙教版.pptVIP

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准备数据:采集大量“特征/标签”数据

搭建网络:搭建神经网络结构

优化参数:训练网络获取最佳参数

应用网络:将网络保存为模型，输入新数据，输出分类或预测结果我们按照上面的方式收集好样本数据后，进行训练。训练结束后，就可以对出行方式进行预测了。我们可以输入一个（雨量、温度、距离)的数值，返回一个出行方式的预测结果，每种出行方式有一个置信度比例.神经网络的基本概念：介绍神经网络的基本构成和工作原理分类模型的目标：阐述分类模型在数据分类中的重要作用深度学习和神经网络：详细介绍深度学习如何与神经网络结合使用常见的神经网络分类模型：介绍各种常见的神经网络分类模型及其工作原理神经网络分类模型的优势：分析神经网络分类模型的优点和适用场景神经网络分类模型的挑战：讨论神经网络分类模型在实践中可能面临的问题和挑战神经网络分类模型的未来发展趋势：预测神经网络分类模型的未来发展方向和可能的技术革新神经网络分类模型人工智能预测出行时间PARTFOUR预测出门时间使用电子地图查询你要去的地点的时候，它会告诉你采用不同的交通方式所需要的时间。那么它是怎么做到的呢?又有多准确呢?其实通过人工智能我们也可以自己做一个这样的出行时间预测。跟上面的案例一样，通过人工智能进行预测，也要采集样本数据进行训练。很关键的一点就是要确定好影响因子有哪些。对于预测出行时间来说，影响因子一般有:日期、时间、出行方式、天气、路况等。比如同样是从公司打车回家，工作日跟周末，早上和晚上，晴天和雨天所用的时间都不—样。对影响因子进行合理的分析量化后，就可以去采集样本数据进行训练并预测了。**