我們知道，邏輯回歸可以用來分類，但僅僅是對於特徵量很少時，當特徵量特別多時，就不適用了，所以引入了神經網路。
宣告一下，當類別數c>=3時，輸出層有c個結點，否則只用乙個結點就可以了；啟用函式就是非線性函式比如sigmoid、relu等。
1.神經網路
神經網路的代價函式
具體推導公式參考
2.梯度檢測
估計梯度值，對比其和自己**算出來的值是否相絲（確保他們只有幾位小數的差距），判斷程式算出來的梯度值正確與否。（進行學習，或訓練網路時要關掉梯度檢驗；計算量很大，速度慢，檢測確定後要及時關閉）
3.隨機初始 化
不管是梯度下降還是高階優化演算法，都需要對theta進行初始化，建議用隨機初始化（不能設定為0）範圍在接近0的[-epsilon，epsilon]之內。
4.流程化總結
4.1選擇一種網路架構（神經元之間的連線方式：隱藏層的層數和每一層的結點個數）
輸入層：特徵個數m
輸出層：分類類別數o**化成向量）
隱藏層：預設只有乙個隱藏層，若隱藏層個數》1，那麼預設每乙個隱藏層的神經單元相等（通常情況下，隱藏單元越多越好，但需要相匹配，可以等於輸入神經元個數，也可以是輸入神經元的若干倍）
4.2訓練神經網路的步驟
1）隨機初始化權重（小到接近於0的值）
2）執行前向傳播演算法，得到**結果
3）計算代價函式j（theta）
4）實現反向傳播演算法，求出偏導數項
5）梯度檢測（注意不用時關閉）
6）使用梯度下降、最優演算法lbfgs、共軛梯度法等來最小化代價函式j（theta）
PyTorch分類神經網路
這次我們也是用最簡單的途徑來看看神經網路是怎麼進行事物的分類.我們建立一些假資料來模擬真實的情況.比如兩個二次分布的資料,不過他們的均值都不一樣.import torch import matplotlib.pyplot as plt 假資料 n data torch.ones 100,2 資料的基...
神經網路分類器
概念 人工神經網路是在現代神經生物學研究基礎上提出的模擬生物過程，反映人腦某些特性的一種計算結構。人工神經元模型中的啟用函式 其中 w i x i為輸入訊號加權，為閾值 偏置量 常見的形式有四種 階躍式sigmoid relu elu 神經元與神經元之間彼此連線成複雜的網路才有用。有兩種主要的人工神...
神經網路在多分類上的應用 資料預處理
標籤 神經網路 多分類 目錄訓練資料集和測試資料集的劃分 主要工具 pandasmatplotlibseabornnumpysklearn feature1 feature2 feature3 feature4 class 5.11400 1.42 04.9 1200 1.42 04.7 1280 ...