27、黑盒机器学习方法：神经网络深入剖析

黑盒机器学习方法：神经网络深入剖析

1. 引言

黑盒机器学习和人工智能技术在当今数据科学领域发挥着重要作用。尽管这些技术背后的数学公式复杂，但已有高效算法和可靠软件包，可用于各种实际应用。接下来，我们将深入探讨神经网络、支持向量机分类、随机森林等技术，并通过多个案例研究展示其应用。

2. 神经网络基础

2.1 从生物神经元到人工神经元

人工神经网络（ANN）模拟生物大脑对多源（感觉 - 运动）刺激（输入）的响应。它通过相互连接的神经元细胞网络，创建了一个大规模并行处理器。ANN 依靠人工节点图，而非脑细胞，利用观测数据来建模内在过程特征。

ANN 的基本组成部分是细胞节点。假设有 n 个输入 (x = {x_i} {i = 1}^n) 进入一个节点，这些输入是由先前上游网络节点输出的信息，同时有一个输出将信息向下游网络传播。拟合 ANN 的第一步是估计每个输入特征的权重系数 ({w_i} {i = 1}^n)，这些权重对应每个输入的相对重要性。在节点内，“神经元细胞”会收集加权信号，然后根据激活函数 (f(\cdot)) 传递这个聚合和。最后，在每个节点的末端生成输出 (y)，其与输入的数学关系如下：
[
y(x) = f\left(w_0 + b + \sum_{i = 1}^{n} w_i x_i\right)
]
其中，(w_0) 是常数因子权重，(b) 是相应的偏置项，它们可使整个激活函数左右移动。

构建神经网络有三个重要组件：
- 激活函数 ：将加权和聚合后的输入转换为输出。
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