机器学习(1)_R与神经网络之Neuralnet包

【机器学习(1)_R与神经网络之Neuralnet包】的更多相关文章

机器学习(1)_R与神经网络之Neuralnet包

本篇博客将会介绍R中的一个神经网络算法包:Neuralnet,通过模拟一组数据,展现其在R中是如何使用,以及如何训练和预测.在介绍Neuranet之前,我们先简单介绍一下神经网络算法. 人工神经网络(ANN),简称神经网络,是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型.神经网络由大量的人工神经元联结进行计算.大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构,是一种自适应系统.现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具,常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模,或用来探索数据的模式…

Stanford机器学习---第四讲. 神经网络的表示 Neural Networks representation

原文 http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7749309 本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归.多参数的线性回归.Octave Tutorial.Logistic Regression.Regularization.神经网络.机器学习系统设计.SVM(Support Vector Machines 支持向量机).聚类.降维.异常检测.大规模机器学习等章节.所有内容均来自Standford公开课machine…

Python机器学习笔记：卷积神经网络最终笔记

这已经是我的第四篇博客学习卷积神经网络了.之前的文章分别是: 1,Keras深度学习之卷积神经网络(CNN),这是开始学习Keras,了解到CNN,其实不懂的还是有点多,当然第一次笔记主要是给自己心中留下一个印象,知道什么是卷积神经网络,当然主要是学习Keras,顺便走一下CNN的过程. 2,深入学习卷积神经网络(CNN)的原理知识,这次是对CNN进行深入的学习,对其原理知识认真学习,明白了神经网络如何识别图像,知道了卷积如何运行,池化如何计算,常用的卷积神经网络都有哪些等等. 3,Tensor…

机器学习之径向基神经网络（RBF NN）

本文基于台大机器学习技法系列课程进行的笔记总结. 主要内容如下图所示: 首先介绍一下径向基函数网络的Hypothesis和网络的结构,然后介绍径向基神经网络学习算法,以及利用K-means进行的学习,最后通过一个实例加深对RBF神经网络认识和理解. RBF神经网络的Hypothesis和网络结构我们从基于Gaussian kernel的support vector machine中在无限维度中进行特征转换来获取一个large margin的边界,这个Gaussian kernel就是一个Rad…

【机器学习基础】卷积神经网络（CNN）基础

最近几天陆续补充了一些"线性回归"部分内容,这节继续机器学习基础部分,这节主要对CNN的基础进行整理,仅限于基础原理的了解,更复杂的内容和实践放在以后再进行总结. 卷积神经网络的基本原理前面对全连接神经网络和深度学习进行了简要的介绍,这一节主要对卷积神经网络的基本原理进行学习和总结. 所谓卷积,就是通过一种数学变换的方式来对特征进行提取,通常用于图片识别中. 既然全连接的神经网络可以用于图片识别,那么为什么还要用卷积神经网络呢? 0.使用卷积神经网络的理由 (1)首先来看下面一张图片…

机器学习笔记之人工神经网络(ANN)

人工神经网络(ANN)提供了一种普遍而且实际的方法从样例中学习值为实数.离散值或向量函数.人工神经网络由一系列简单的单元相互连接构成,其中每个单元有一定数量的实值输入,并产生单一的实值输出. 上面是一个汽车自动驾驶神经网络学习的例子:下方的图像是网络的输入,通过4个隐藏单元运算,得到30个输出(图的上方)决定汽车的行驶方向. 本文主要介绍两种基本单元:感知器和线性单元的权值学习. 感知器 (1)感知器原理感知器是神经网络的一种基础单元.感知器以一个实数值作为输入,计算这些值得线性组合,如果大于…

Andrew Ng机器学习课程笔记--week4(神经网络)

Neural Networks: Representation 一. 内容概要 Neural Network Model Representation 1 Model Representation 2 Applications Examples and Intuitions 1 Examples and Intuitions 2 Multiclass Classification 二.重点&难点 1. Neural Network 1)Model Representation 1 首先需要明确一…