支持向量机如果想划分效果很好，就需要找到支持向量的分布，再就是找到最大间隔的分离超平面，解决好上诉两个问题就基本可以实现支持向量机。

支持向量机如果想划分效果很好，就需要找到支持向量的分布，再就是找到最大间隔的分离超平面，解决好上诉两个问题就基本可以实现支持向量机。

本篇文章关于BP神经网络的算法实现相对来说通俗易懂，讲解下至关于函数变量的解释，上至关于BP算法中涉及的前向传播及反向传播的原理、再至其过程中涉及的公式详细推导都有笔者的一些思考笔记。本文也对标准的BP神经网络进行几处改进，目的都是为了提高训练速度。另外，若文章存在一些理论错误请各位不吝赐教，当然，在阅读过程中若有些地方不明白可以在评论区留言！

支持向量机如果想划分效果很好，就需要找到支持向量的分布，再就是找到最大间隔的分离超平面，解决好上诉两个问题就基本可以实现支持向量机。

函数作用：指定特征列的索引index，对样本集中特征值==value的具体样本sample划分出来，组成一个dataSet的样本子集retDataSet（并将这些样本中的这些value去掉，去掉sample[index]的目的是因为下轮比较各特征信息增益Gain从而获得最大信息增益bestGain（决定最优划分特征bestFeature）时，不能将已选出的最优特征放在比较队列中）ID3决策树算法就

本篇文章关于BP神经网络的算法实现相对来说通俗易懂，讲解下至关于函数变量的解释，上至关于BP算法中涉及的前向传播及反向传播的原理、再至其过程中涉及的公式详细推导都有笔者的一些思考笔记。本文也对标准的BP神经网络进行几处改进，目的都是为了提高训练速度。另外，若文章存在一些理论错误请各位不吝赐教，当然，在阅读过程中若有些地方不明白可以在评论区留言！