机器学习：神经网络模型的简单介绍

神经网络（Neural Network，NN）是一种受人类神经系统启发而设计的机器学习模型，特别适用于处理复杂的非线性关系和大规模数据集。它由多层神经元组成，每层神经元通过权重连接到下一层，通过学习调整这些权重来实现从输入到输出的复杂映射关系。

主要特点和优势：

1. 学习能力强：神经网络能够从数据中学习和提取特征，适应各种复杂的输入输出关系。
2. 适应性强：通过调整网络结构和参数，可以适应不同类型和规模的数据集。
3. 非线性建模：多层结构和非线性激活函数使神经网络能够处理非线性问题。

工作原理：

1. 神经元和层次结构：

   • 神经元（Neuron）：模拟生物神经元，接收多个输入，通过加权和加偏置（bias）后，通过激活函数输出结果。
   • 层次结构：神经网络通常由输入层、若干隐藏层和输出层组成，每层包含多个神经元。

2. 前向传播：从输入层开始，通过每一层的神经元计算得到输出，直到输出层，得到预测结果。

3. 反向传播：

   • 损失函数：衡量模型预测结果与真实标签之间的误差。
   • 反向传播算法&