python机器学习06:神经网络

最新推荐文章于 2024-09-05 20:04:11 发布
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分类专栏： 深入浅出python机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_28286027/article/details/93750178
本文深入探讨了神经网络的原理，包括添加隐藏层以处理非线性问题，并介绍了模型参数的调节，如隐藏层节点数、激活函数和正则化强度。通过实例展示了参数变化如何影响模型的决策边界。此外，还利用神经网络进行了手写数字识别，取得了93.90%的测试准确率。

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1.神经网络的原理和非线性矫正

1.神经网络的原理：

在介绍神经网络的原理之前先回顾一下线性回归模型的一般公式：
y⃗=w[0]x[0]+w[1]x[1]+...+w[p]x[p]+b\vec{y}=w[0]x[0]+w[1]x[1]+...+w[p]x[p]+by

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