查阅资料和学习，大家对神经网络中激活函数的作用主要集中下面这个观点：激活函数作用激活函数是用来加入非线性因素的，解决线性模型所不能解决的问题。下面我分别从这个方面通过例子给出自己的理解~@leephilip@颜沁睿俩位的回答已经非常好了，我举的例子也是来源于他们，在这里加入了自己的思考，更加详细的说了一下~开讲~首先我们有这个需求，就是二分类问题，如我要将下面的三角形和圆形点进行正确的分类，如下图
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2020-11-27 10:50:30
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上次文章从广泛意义上说了结构化预测【见下文】闲聊结构化预测（structuredlearning）【这是一类问题】本文聊一下自然语言处理中的结构化预测问题。StructuredPrediction一开始还是说一下结构化预测的概念，结构化预测不是输出一个标量(回归问题)或者一个类别（分类问题），而是输出一个结构，树、图或者其它序列能够互相影响彼此。在自然语言处理中，结构化预测问题有以下几种：Sequ
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2020-11-26 14:57:35
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阿里云机器学习PAI介绍Summer久石譲-「菊次郎の夏」オリジナル?サウンドトラック机器学习大致可以分三类：有监督学习：指每个样本都有对应的期望值，通过模型搭建，完成从输入的特征向量到目标值的映射，典型的例子是回归和分类问题，例如：逻辑回归、随机森林、决策树。无监督学习：指在所有的样本中没有任何目标值，期望从数据本身发现一些潜在的规律，例如一些简单的聚类K-means、DBSCAN等。增强学习：
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2020-11-16 13:20:47
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K-means1、K-means是非监督学习，解决的是聚类问题，k表示聚成k类； KNN 是一种监督学习算法，解决的是分类问题，K表示K个邻居。2、K-means的工作原理 1)选取K个点作为初始类中心点，这些点一般是随机抽取的 2）将每个点分配到最近的类中心点，这样就形成了K个类，然后重新计算每个 ...
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2020-11-04 19:02:16
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决策树是一种逻辑简单的机器学习算法，它是一种树形结构，所以叫决策树。 本文将介绍决策树的基本概念、决策树学习的 3 个步骤、3 种典型的决策树算法、决策树的 10 个优缺点。 什么是决策树？ 决策树是一种解决分类问题的算法，决策树算法采用树形结构，使用层层推理来实现最终的分类。决策树由下面几种元素构 ...
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2020-10-19 22:30:42
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LeetCode 75 颜色分类 问题描述: 给定一个包含红色、白色和蓝色，一共 n 个元素的数组，原地对它们进行排序，使得相同颜色的元素相邻，并按照红色、白色、蓝色顺序排列。 此题中，我们使用整数 0、 1 和 2 分别表示红色、白色和蓝色。 注意: 不能使用代码库中的排序函数来解决这道题。 三指 ...
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2020-10-07 21:06:11
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问题描述：判断用户是否窃漏电 问题解决：二分类问题 缺失值：拉格朗日插值法进行填充 使用的特征：电量趋势下降指标、线损指标、警告类指标 这里使用的数据来<python数据分析与实战第六章> 数据： 代码实现： 1、加载数据 import pandas as pd from random import ...
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2020-09-21 11:52:51
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是新朋友吗？记得先点蓝字关注我哦～一、逻辑回归简介逻辑回归又称Logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。逻辑回归从本质来说属于二分类问题。二分类问题是指预测的y值只有两个取值（0或1）。例如：一个垃圾邮件过滤系统，x是邮件的特征，预测的y值就是邮件的类别（是垃圾邮件还是正常邮件）。对于类别我们通常称为正类（positiveclass）和负
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2020-09-10 22:48:59
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思路 这题问题是对于这一群点和一条直线，我们也不知道直线上方的是A类还是直线下方的是A类。其实对于这个二分类问题，我们也没必要知道。我们只需要判断直线每一测的点是不是一类（A类或B类）就可以了。 至于如何判断这一侧的点是不是一类，用一个set就可以了：把这一侧的点的自身类别（A或B）全都扔进一个se ...
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2020-09-09 19:21:42
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Deeplearning4j实现CNN（卷积神经网络）原创liululee锅外的大佬5天前专注分享最新技术内容1.简述在本篇文章中，我们将使用Java中的Deeplearning4j库构建并训练一个卷积神经网络模型。有关如何设置库的更多信息，请参阅deeplearning4j入门.2.图像分类2.1.问题陈述（ProblemStatement）假设我们有一组图像。每个图像代表一个特定类的对象。此外
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2020-08-28 11:51:51
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