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4.1 输入——预测数值模型示例4.1.1 模型准备 线性回归模型 w = np.cov(X,Y,bias=1)[0,1]/np.var(X) b = np.average(Y) - w * np.average(X) 感应器神经网络模型 是最基本的感应器神经网络模型，只有一个Dense层，一个神经元 model = Sequential() model.add(Dense(1,input_dim=1)) 多层感应器神经网络模型 是由两个De

3.1 多层感知层简介3.1.1 链接输入、输出的Dense层Dense(8,input_dim=4,activation='relu') 第一个参数：输出神经元的个数 input_dim：输入神经元的个数 activation：激活函数 linear：默认值，输入神经元与权重计算得到的结果值 relu：主要用于隐藏层。rectifier函数 sigmoid：sigmoid函数，主要用于二元分类问题的输出层中 sof