在感知机中，权重w是由人工输入的，而神经网络可以自动地从数据中学习到合适的权重参数。可以理解为，神经网络从数据中抓取数据的特征而得到权重，最后由权重来识别陌生数据。神经网络结构图如下：上图为3层神经网络，是最为简单的神经网络结构，其中中间层，有时我们也称作“隐藏层”。与感知机类似，在神经网络中我们输入数据样本作为输入信号，再通过隐藏层获取数据的特征计算得到权重，最后在输出层得到需要的输出结果。

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1. COVID-19肺炎肺部CT图特征简述(以下内容为查阅资料后整理，本人并非医学影像专业，如有错误敬请指正)主要为间质化改变，磨玻璃影2.数据预处理为减少GPU计算量，先使用crop函数裁去CT图黑边，并对图像进行resize（此处处理后的图片大小为420*290）训练集与测试集数据总数：traintestcovid-192289572normal15923983.使用卷积神经网络（CNN）参

出现报错“ValueError: shapes (2,3) and (2,2) not aligned: 3 (dim 1)!其中，该神经网络：输入层（第0层）有2个神经元，第1个隐藏层（第1层）有3个神经元，第2个隐藏层（第2层）有2个神经元，输出层（第3层）有2个神经元。在这里我们定义了identity_function()函数（恒等函数），并将其作为输出层的激活函数。（2*3和2*2矩阵进行

以最经典的“尿不湿和啤酒”的故事来说，这个故事讲的是一家超市通过分析往期的顾客购物清单，发现很多顾客在购买尿不湿的同时也购买了啤酒，于是这家超市将啤酒和尿不湿放在了相邻的购物架上，这一奇怪的举动竟然促使尿不湿和啤酒的销售率大幅上升。在上面所构成的FP树中，在某个支持度阈值下，我们可以找到频繁项集：{新闻，财经}，{体育，财经}，{新闻，体育}，{新闻，财经，体育}。频繁项集中关联规则的数目依旧是很

在使用KNN算法对测试数据点进行分类时，需要计算测试数据点与训练样本集中每个数据点之间的距离，对距离进行排序，进而找出其中最近邻的k个样本数据。该方法的优势在于简单有效，但是当训练样本过大时，该方法的计算过程将比较耗时，KNN是一种基于实例的学习，没有很复杂的数学推理，其分类过程是直接建立在对数据集进行分类的基础上，因此也称为。（3）选取最近邻的k个数据进行分类决策（投票法）（1）计算测试数据与训

主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一种统计方法，通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。在数据预处理中，我们常用PCA的方法对数据进行降维处理，将n维特征映射到k维上，这k维是全新的正交特征也被称为主成分，是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征。插值是逼近的重要方法，利用它可通过函数在有限

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Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台，为用户提供系统底层细节透明的分布式基础架构。Hadoop的核心是Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distribute File System，HDFS）和MapReduce。Hadoop被公认为行业大数据标准开源软件，在分布式环境下提供了海量数据的处理能力。几乎所有主流厂商都围绕Hadoop提供开发工具、开源软件、商业化工

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