神经网络简明教程——回归和分类任务概述
目录
神经网络简明教程——回归和分类任务概述 1
1.1 简单线性回归 1
1.2 多变量线性回归模型 2
1.3 单层无激活函数的神经网络 4
2.1 激活函数 6
2 非线性回归 6
2.2 双层神经网络实现非线性回归 7
3.1 线性二分类 9
3 线性分类 9
3.2 线性多分类 11
4 非线性分类 13
4.1 多层神经网络完成分类任务 13
4.2 分类任务的一些其他问题 14
1.1简单线性回归
1 线性回归
从最简单的回归任务开始：给定训练集 {(xi, yi)}n
，采用简单线性模型
y = wx + b (1)
拟合数据，得到相应的拟合值 yˆi = wxi + b, i = 1, 2, . . . , n.
教程中的空调功率数据集就可拟合简单线性模型，散点图和带拟合直线的散点图如下。
