《机器学习》学习笔记（二）：神经网络
在解决一些简单的分类问题时，线性回归与逻辑回归就足以应付，但面对更加复杂的问题时（例如对图片中车的类型进行识别），运用之前的线性模型可能就得不到理想的结果，而且由于更大的数据量，之前方法的计算量也会变得异常庞大。因此我们需要学习一个非线性系统：神经网络。 我在学习 ...
原文：《机器学习》（西瓜书）笔记（5-1）--神经网络
第五章 神经网络 . 神经元模型 神经网络：是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。 神经网络中最基本的成分是神经元模型，即上述定义中的 简单单元 。 把许多个这样的神经元按一定的层次结构连接起来，就得到了神经网络。 . 感知机与多层网络 感知机 Perceptron 由两层神经元组成 输入层 输出层 ，输入层接收外界输入信号后传递 ...
2017-07-25 17:13 0 2026 推荐指数：
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