第一眼看到逻辑回归（Logistic Regression）这个词时，脑海中没有任何概念，读了几页后，发现这非常类似于神经网络中单个神经元的分类方法。书中逻辑回归的思想是用一个超平面将数据集分为两部分，这两部分分别位于超平面的两边，且属于两个不同类别（和SVM的想法有些相似），如下图：因此，一般的逻...
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2015-01-05 21:47:02
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原文:《BI那点儿事》Microsoft 神经网络算法Microsoft神经网络是迄今为止最强大、最复杂的算法。要想知道它有多复杂，请看SQL Server联机丛书对该算法的说明：“这个算法通过建立多层感知神经元网络，建立分类和回归挖掘模型。与Microsoft决策树算法类似，在给定了可预测属性的每...
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2014-12-16 08:44:35
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Microsoft神经网络是迄今为止最强大、最复杂的算法。要想知道它有多复杂，请看SQL Server联机丛书对该算法的说明：“这个算法通过建立多层感知神经元网络，建立分类和回归挖掘模型。与Microsoft决策树算法类似，在给定了可预测属性的每个状态时， Microsoft神经网络算法计算输入属性...
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2014-12-15 18:54:54
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今天主要学习了神经网络中一个重要的算法--BP（back propagation）它是一个前馈网络，就是神经元的输出是向前传播的；其名字的意思是指最后输出的误差经由神经网络后向传播，影响每一级的权值简单的说其思想就是：信号的正向传播 ----> 误差的反向传播；将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐...
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2014-12-14 18:35:09
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3. Model Representation I 1 神经网络是在模仿大脑中的神经元或者神经网络时发明的。因此，要解释如何表示模型假设，我们不妨先来看单个神经元在大脑中是什么样的。 我们的大脑中充满了如上图所示的这样的神经元，神经元是大脑中的细胞。其中有两点值得我们注意，一是神经元有像这样的细胞主...
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2014-11-11 14:03:14
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1. 神经网络基本结构 神经网络：n个输入，m个中间层，k个输出层 X表示输入，W表示输入到中间层的权重，V表示中间层到输出的权重，Y是网络输出 Θ表示中间层的阈值，ф表示输出层的阈值。 F()为激励函数，计算神经元的输出2 基本过程 1. 计算每个中间层的输出 B(m)=f( ∑n...
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2014-11-01 16:06:30
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接上篇。 前面两篇讲解了神经网络就是一个黑箱，里面有一个一个的小圆球（神经元）连接而成，通过改变神经元的连接方式及各个参数，就可以实现一个符合要求的神经网络。接下来我们来举一个BP神经网络的例子，以加深理解。 在讲解这个例子之前，大概说一下一个神经网络解决问题的思路： 1.对要解决的问题进...
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2014-10-30 13:07:22
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继续上篇来写。为了使这个神经网络满足我们需要，我们能够改变的东西有：（0）输入输出的格式和质量（1）各个神经元的权重值W（2）偏置bias，这个改变从广义上说，也算是改变权重W0（3）激活函数（4）神经网络层数（5）每一层神经元个数（6）神经网络的结构那么问题又来了，这些参数怎么改变呢？我们一部分一...
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2014-10-30 00:09:47
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文章翻译自:http://www.codeproject.com/Articles/16650/Neural-Network-for-Recognition-of-Handwritten-Digi如何在C++中实现一个神经网络类? 主要有四个不同的类需要我们来考虑:层 - layers层中的神经元 ...
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2014-10-29 16:42:34
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一：人工神经网络 人类之所以能够思考，学习，判断，大部分都要归功于人脑中复杂的神经网络。虽然现在人脑的机理还没有完全破译，但是人脑中神经元之间的连接，信息的传递都已为人所知晓。于是人们就想能否模拟人脑的功能用于解决其他问题，这就发展出人工神经网络。 人工神经网络（artificial neural ...
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2014-10-28 23:49:14
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