機器學習中神經網絡，支持向量機以及貝葉斯分類器總結

第五章神經網絡 5.1神經元模型 神經網絡中最基本的成分是神經元模型，即「簡單單元」。 在「M-P神經元模型「中，神經元接受收到來自n個其他神經元傳遞過來的輸入信號，這些輸入信號經過帶權重的連接進行傳遞，神經元接收到的總輸入值將於神經元的閾值進行比較比較，然後通過」激活函數「處理以產生神經元的輸出。 激活函數有兩種：階躍函數和sigmoid函數。由於階躍函數具有不連續、不光滑的不太好的性質，所以通

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