5.1 神经元模型5.2感知机与多层网络感知机感知机模型感知机学习策略感知机学习算法多层网络5.3 误差逆传播算法标准BP(误差逆传播)算法变量符号公式推导工作流程累积BP算法5.4全局最小与局部极小跳出局部极小的技术5.5 其他常见神经网络5.5.1 RBF网络5.5.2 ART网络5.5.3 SOM网络5.5.4 级联相关网络5.5.5 Elman网络5.5.6 Boltzmann机5.6 深

目录2.1 经验误差与过拟合2.2评估方法2.3 性能度量错误率与精度查准率 查全(召回)率 F1ROC与AUC代价敏感错误率与代价曲线2.4 比较检验假设检验2.5 偏差与方差回顾:提取特征( 数据分析 )的过程可能比后面的过程还重要难点: 1. 特征的维度 2. 标准( 适用的算法 )回归(连续)与分类( 离散 )没有特别明确的界限, 很多算法通用没有免费午餐定理: 不对特征空间先验假设, 所

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