Machine Learning Algorithm 人工神經網絡

並不是所有的模型擬合都能夠使用線性迴歸或者邏輯迴歸進行擬合的。或者說，線性迴歸和邏輯迴歸在模型上具有一定的侷限性。 在不出現過擬合的前提下，模型越複雜，預測精度就越好。   神經網絡結構   最左側爲輸入層，最右側爲輸出層。中間稱爲隱藏層。 在迴歸問題上，往往輸出只有一個節點。對於分類問題，往往有兩個或多個節點。 X1與X2代表自變量，b0代表偏置項。w1和w2代表自變量上的權值。a的計算如下：

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