【sklearn第十八讲】神经网络模型

最新推荐文章于 2025-07-09 19:35:24 发布

Goodsta

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文章标签： python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wong2016/article/details/81032875

本文详细介绍了多层感知器（MLP）在scikit-learn库中的实现，包括其工作原理、分类与回归任务、正则化以及实际使用中的注意事项。MLP是一个非线性模型，可用于解决分类和回归问题，但需要注意过拟合、超参数选择和特征缩放等问题。

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多层感知器

多层感知器(Multi-layer Perceptron, MLP)是一个有监督学习算法，它在一个训练集上学习一个函数 $f(⋅):Rm→Rof(\cdot): \mathbf{R}^m\rightarrow\mathbf{R}^o$ , $m$ 是输入维数， $o$ 是输出维数。给定一个特征集 $X=x1,x2,…,xmX=x_1, x_2, \dots, x_m$