ms神經網路分析演算法
1. 神經網路演算法模仿人的神經網路的工作方式，神經網路由神經元組成，它由三層結構組成分為輸入層、隱含層（負責邏輯與演算法）、輸出層，神經網路通過訓練（學習）來調整各個神經元的引數，從而實現高的**的準確性，所以又叫機器學習。
2. 原理是針對可**屬性的每個可能狀態來測試輸入屬性的每個可能狀態，並基於定型資料計算每個組合的概率。
3. 應用場景
3.1. 營銷和**
3.2. **（根據歷史資料**）
3.3. 文字挖掘等
4. 挖掘模型的建立，參考決策樹模型的建立
5. 挖掘模型檢視器
5.1. 這是最簡單的挖掘模型檢視器，只有「輸入」、「輸出」、「變數」
5.2. 意思是，在選擇的「輸入」下，什麼因素對選擇的「輸出」影響最大
5.3. 下面的「變數」，顯示了各個輸入屬性的各個狀態更傾向於所選擇的哪種結果
6. 挖掘模型**，也可以參考貝葉斯模型的配置方法
《機器學習》神經網路演算法分析
神經網路的前向傳播 不得不承認，假設函式的格式很大程度上決定了我們所獲得影象的樣式，對於線性回歸是與樣本資料盡可能重合的那條直線，而在邏輯回歸中就是所謂的決策邊界。我們觀察邏輯回歸中的sigmoid函式 不難發現對於theta x這一項的存在，若是只輸入單一的一次特徵值，你只能得到一條為直線的決策邊...
神經網路演算法
神經網路其實就是按照一定規則連線起來的多個神經元。上圖展示了乙個全連線 full connected,fc 神經網路，通過觀察上面的圖，我們可以發現它的規則包括 1.神經元按照層來布局。最左邊的層叫做輸入層，負責接收輸入資料 最右邊的層叫輸出層，我們可以從這層獲取神經網路輸出資料。輸入層和輸出層之間...
神經網路 卷積神經網路
這篇卷積神經網路是前面介紹的多層神經網路的進一步深入，它將深度學習的思想引入到了神經網路當中，通過卷積運算來由淺入深的提取影象的不同層次的特徵，而利用神經網路的訓練過程讓整個網路自動調節卷積核的引數，從而無監督的產生了最適合的分類特徵。這個概括可能有點抽象，我盡量在下面描述細緻一些，但如果要更深入了...