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1.PCA的应用 1.降维 2.去除数据相关性,对数据特征进行抽取2.主成分选择原则 (1)主成分是原来变量的线性组合; (2)各主成分之间互不相关; (3)主成分分析的实质就是找到一个正交变换,即有正交阵U,使得一个
Recurrent Neural Networks 当我们思考一件事情的时候,我们不会将所有以前的东西都全部丢弃,然后用空白的大脑进行思考,人类的思想拥有持久性。考虑这样一个问题,当我们与他人交谈时,我们想要预知这个人接下来会说什么,通常需要了解他上一句说了什么,然后根据以往的交流经验,我们才能预测出他的下一句。例如“今天下雨了,我”你可能会猜到他会说“又没带伞”或者“不想出门了”。传统的神经网
神经网络简单的说,就是用一种层次化的方式将一堆简单的函数在顶层堆叠在一起,形成一个复杂的非线性函数,以此表达输入与输出之间的关系。本文结构: 1.介绍构成神经网络的基本单元:神经元 2.介绍三层神经网络的实现过程:前向传播、损失函数的计算、反向传播、梯度下降算法,并使用python分步实现 一、神经网络的基本单元:神经元 ...
神经网络简单的说,就是用一种层次化的方式将一堆简单的函数在顶层堆叠在一起,形成一个复杂的非线性函数,以此表达输入与输出之间的关系。本文结构: 1.介绍构成神经网络的基本单元:神经元 2.介绍三层神经网络的实现过程:前向传播、损失函数的计算、反向传播、梯度下降算法,并使用python分步实现 一、神经网络的基本单元:神经元 ...
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