weixin_44232687的博客

测试Sigmod、 relu 和tanh函数的表达式及取值范围什么是精确率、准确率、召回率、f1值为什么要将数据归一化/标准化？为什么Dropout可以解决过拟合？特征选择的方法Sigmod、 relu 和tanh函数的表达式及取值范围引入激活函数是为了增加神经网络模型的非线性。如果不用激励函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，这种情况就是最原始的感知机（Perceptron）。如果使用的话，激活函数给神经元引入了非线性因素，使得神经网络可以任意逼近任

本文，处于对一次测试地总结，深感自己对自己专业的名词，特别是一些不常见的名词，感觉比较吃力，为了方便自己学习，也为了给大家提供便利，遂写本文。

人工神经网络ANN的算法总结前言卷积神经网络后续前言人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN），也简称神经网络，是众多机器学 习算法中比较接近生物神经网络特性的数学模型。人工神经网络通过模拟生物神经网络 （大脑）的结构和功能，由大量的节点（或称“神经元”，或“单元”）和之间相互联接构 成，可以用来对数据之间的复杂关系进行建模。深度学习（deep neural network）是机器学习的分支，是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象

支持向量机（support vector machines,SVM）是一种二类分类模型。它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；支持向量机还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。支持向量机的学习策略就是间隔最大化。支持向量机的学习算法是求解凸二次规划的最优化算法。

人的一生，就像是一场修行。没有荆棘满地，有的只是脚下的路，还有远处的信仰。——杰参照文章：http://blog.sciencenet.cn/blog-491809-400893.htmlhttps://baike.sogou.com/v305474.htm?fromTitle=%E9%AB%98%E6%96%AF%E5%88%86%E5%B8%83https://blog.youkuaiyun.com/Ding_xiaofei/article/details/80093024https://blog.c