算法是神经网络深度学习中最重要的算法之一，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络模型之一。基本结构如图：其主要包含三部分（由左到右）1：输入层：输入数据2：隐含层：输入与输出之间的数据分析加工厂，通过各种参数（权重，偏差值）以及激活函数等其他数据处理方法与两边建立联系。3：输出层：输出结果但是仅仅根据图示进行一次显然无法保证结果的准确，所以接下来涉及两个重要概念：

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算法是神经网络深度学习中最重要的算法之一，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络模型之一。基本结构如图：其主要包含三部分（由左到右）1：输入层：输入数据2：隐含层：输入与输出之间的数据分析加工厂，通过各种参数（权重，偏差值）以及激活函数等其他数据处理方法与两边建立联系。3：输出层：输出结果但是仅仅根据图示进行一次显然无法保证结果的准确，所以接下来涉及两个重要概念：

SupportVectorMachine (SVM) 是一个监督学习算法，既可以用于分类（主要）也可以用于回归问题。SVM算法中，我们将数据绘制在n维空间中（n代表数据的特征数），然后查找可以将数据分成两类的超平面。支持向量指的是观察的样本在n为空间中的坐标，SVM是将样本分成两类的最佳超平面。KNN算法是物以类聚，人以群分，身旁哪个种类最多就把预测的样本归为哪一类，基本原理就是找到距离最近的K个

算法是神经网络深度学习中最重要的算法之一，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络模型之一。基本结构如图：其主要包含三部分（由左到右）1：输入层：输入数据2：隐含层：输入与输出之间的数据分析加工厂，通过各种参数（权重，偏差值）以及激活函数等其他数据处理方法与两边建立联系。3：输出层：输出结果但是仅仅根据图示进行一次显然无法保证结果的准确，所以接下来涉及两个重要概念：

算法是神经网络深度学习中最重要的算法之一，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络模型之一。基本结构如图：其主要包含三部分（由左到右）1：输入层：输入数据2：隐含层：输入与输出之间的数据分析加工厂，通过各种参数（权重，偏差值）以及激活函数等其他数据处理方法与两边建立联系。3：输出层：输出结果但是仅仅根据图示进行一次显然无法保证结果的准确，所以接下来涉及两个重要概念：

mv：用户可以使用该命令为文件或目录重命名或将文件由一个目录移入另一个目录中（该文件从原来的文件夹中消失）cp: 该命令的功能是将给出的文件或目录拷贝到另一文件或目录中（该文件仍保存在原文件夹中）mv：会将存储于inode索引节点上的文件元信息也移动到新文件中。cp : 只会复制文件数据，不会复制inode索引节点上的文件元信息。理解inode:文件储存在硬盘上，硬盘的最小存储单位叫做"扇区"（S