1.首先配置虚拟机，在node-1上，固定IP，设置好防火墙，然后克隆出节点2和3，修改一下IP和节点hostname。[root@localhost network-scripts]# vim ifcfg-eth0DEVICE=eth0#HWADDR=00:0C:29:57:1E:97（注释掉）TYPE=Ethernet#UUID=b3b4e88b-6f57-480b-...

一、神经网络起源：线性回归　　1.线性回归：　　　　(1)概念：线性关系来藐视输入到输出的映射关系　　　　(2)应用场景：网络分析，银行风向分析　　　　(3)线性回归问题：　　　　　　　　优化方法：梯度下降法SGD　　　　　　梯度下降总结：　　2.线性回归多个y值的输出　　　　(1)多目标学习的过程，通过合并多个任务loss，一般能够产生比单个...

1.S 型神经元和感知器类似，但是被修改为权重和偏置的微小改动只引起输出的微小变化2.S型神经元结构：　　　S型函数：　　　　带有x1，x2，........，权重w1，w2.....，和偏置b的S型神经元的输出是：　　sigmoid函数图像转载于:https://www.cnblogs.com/bigdata-stone/p/10257566....

1.左边是梯度下降算法，右边是线性回归模型　　我们要做的是将梯度下降算法应用到最小化平方差代价函数　　在计算梯度下降时，不断的重复计算直至最后收敛。　　　　上式(1)中是对θ0进行求偏导，(2)是对θ1求偏导。在凸函数中，转载于:https://www.cnblogs.com/bigdata-stone/p/10303608.html...

1.矩阵：由数字组成的矩形阵列，并写在方括号内2.向量：只有一列的矩阵，从0开始做下标3.矩阵乘法没有交换律：AXB!=BXA(矩阵的乘法没有交换律)　矩阵乘法有结合律：AxBxC=(AxB)xC=Ax(BxC)4.单位矩阵。nxn单位矩阵，不同的单位矩阵有不同的维度n5.对于任意矩阵A，乘以单位矩阵后的结果都等于矩阵A。　　6.矩阵的逆运算以及矩阵的转置...

1.向量内积：　　(1)假设有u和v这两个二维向量：，接下来看一下u的转置乘以v的结果，u的转置乘以v也叫做向量u和向量v的内积，u是一个二维向量，可以将其在图上画出来，如下图所示向量u：　　　　在横轴上它的值就是某个u_1，在纵轴上它的高度就是某个值u_2,即U的第二个分量，那么现在就容易得出向量u的范数，||u||就表示u的范数或者u的欧几里得长度，即　　同理对于向量...

　　在神经网络中，我们主要使用的是一种称为S型神经元的神经元模型。感知器就是我们所谓的“人工神经元”。那么感知器怎么工作的呢，接下来我们来谈谈。　　1.感知器工作机制：　　　　上图中有x1，x2和x3输入，一般情况下我们可以引入权重w1,w2和w3来表示输入对输出的重要性，这时可以计算w1 * x1 +w2 * x2 +w3 * x3，即分配权重后的总和 ∑j wjxj。当...