深度神经网络(DNN，Deep Neural Networks)简介 首先让我们先回想起在之前博客（数据挖掘入门系列教程（七点五）之神经网络介绍）中介绍的神经网络：为了解决M-P模型中无法处理XOR等简单的非线性可分的问题时，我们提出了多层感知机，在输入层和输出层中间添加一层隐含层，这样该网络 ...

参考 介绍 在上一篇博客：数据挖掘入门系列教程（八点五）之SVM介绍以及从零 ...

目录 数据挖掘入门系列教程（七点五）之神经网络介绍 简介 M-P 模型 感知机（两层神经网络） 权重学习 多层神经网络（多层感知机） 连接权学习——BP算法 防止 ...

数据挖掘入门系列教程（二点五）之K-近邻算法和距离度量介绍 简介 距离度量 欧式距离 曼哈顿距离 余弦距离 ...

目录 数据挖掘入门系列教程（四点五）之Apriori算法 频繁（项集）数据的评判标准 支持度（support）: 置信度（confidence）： 提升度（Lift）： Apriori 算法 ...

（三）之scikit-learn框架基本使用（以K近邻算法为例） 数据挖掘入门系列教程（二点五）之K-近 ...

数据挖掘入门系列教程（三点五）之决策树 本来还是想像以前一样，继续学习《 Python数据挖掘入门与实践 》的第三章“决策树”，但是这本书上来就直接给我怼了一大串代码，对于决策树基本上没有什么介绍，可直接把我给弄懵逼了，主要我只听过决策树还没有认真的了解过它。 这一章节主要是对决策树做一个介绍 ...

在前面的两篇博客中，我们介绍了DNN（深度神经网络）并使用keras实现了一个简单的DNN。在这篇博客中将介绍CNN（卷积神经网络），然后在下一篇博客中将使用keras构建一个简单的CNN，对cifar10数据集进行分类预测。 CNN简介 我们可以想一个例子，假如我们现在需要对人进行识别分类 ...