（七）深度学习---神经网络原理与实现
本文概述了机器学习中的主要问题类型及其对应的算法。分类问题、回归问题和聚类问题分别适用于决策树、线性回归和K-means等算法。神经网络作为一种强大的工具，能够处理各种复杂问题，并支持深度学习、集成学习等高级技术。文章还详细介绍了神经网络的原理、训练方法，以及如何利用Keras实现神经网络，并监控和可视化训练过程。这些内容为理解和应用神经网络提供了全面的指导。
·
| 分类问题 | 回归问题 | 聚类问题 | 各种复杂问题 |
|---|---|---|---|
| 决策树√ | 线性回归√ | K-means√ | 神经网络√ |
| 逻辑回归√ | 岭回归 | 密度聚类 | 深度学习√ |
| 集成学习√ | Lasso回归 | 谱聚类 | 条件随机场 |
| 贝叶斯 | 层次聚类 | 隐马尔可夫模型 | |
| 支持向量机 | 高斯混合聚类 | LDA主题模型 |
一.神经网络原理概述
二.神经网络的训练方法
三.基于Keras实现神经网络
四.神经网络训练监控与可视化
有“AI”的1024 = 2048，欢迎大家加入2048 AI社区
更多推荐
13
0- 0
已为社区贡献3条内容
所有评论(0)