神經元（感知機，perceptrons），注意常數項w0,不然總是經過原點
如何設定和調整感知機輸入的權重？
梯度下降法，知錯就改法（stochastic learning）
如何解決線性不可分問題？
線性不可分：一根線無法分出來類別
解決辦法：多層感知機，把原始問題轉化，將不可分轉化為可分
sigmoid函式代替門限函式
輸入值越接近0，導數越大
神經網路演算法（ann）
特點神經網路訓練速度慢、準確度高、可解釋性差
學習筆記 資料預處理（資料探勘）
提取碼 m69u 主要內容 資料清洗 資料整合 資料變換 資料規約 資料清洗 物件 無關資料，重複資料，平滑雜訊資料，篩選掉與挖掘主題無關的資料，處理缺失值，異常值等。方法 刪除記錄，資料插補和不處理。常見的插補法 拉格朗日插值法 牛頓插值法 用拉格朗日插值法對缺失值進行插補的python程式。資料...
資料探勘學習筆記 資料預處理
目錄 資料預處理的任務 一 資料規範化 最小 最 min max normalization 零均值規範化 z score 二 資料離散化 無監督離散化方法 有監督離散化方法 三 資料清洗 處理資料的缺失 噪音資料的處理 四 特徵提取和特徵選擇 特徵提取 特徵選擇 q 為什麼要進行資料預處理？a 原...
資料探勘學習筆記 資料探勘的方法和技術
分類 先給類別特點，再做判斷 可用於離散變數的取值 用來預報某些未知的或丟失的數字值 通過對具有類別的物件的資料集進行學習，概括其主要特徵，構建分類模型，根據該模型 物件的類別的一種資料探勘和機器學習技術。聚類 沒有類別的情況下，根據物件特徵自己聚類 自己總結各種特徵，得出結論 準確率可能沒有分類高...