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京东 11.11 红包
什么是神经网络(这你也不想学呢)
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机器学习是人工智能的一个分支,利用数据做出决策。例如,使用机器学习进行垃圾邮件检测的过程是先准备带有已分类的样本数据,然后通过训练模型使其能够自动识别新邮件是否为垃圾邮件。监督学习是指训练过程中提供带有标签的数据集,常用于分类和回归问题;无监督学习是指使用无标签数据进行训练,用于聚类和降维;强化学习通过试错的方式学习,根据环境给出的奖励调整自身行为。这三种机器学习类型分别适用于不同领域,监督学习用于图像识别和语音识别,无监督学习用于推荐系统和异常检测,强化学习用于自动驾驶和游戏玩法优化。神经网络是一种计算模型,由节点、层和连接构成。节点根据功能可分为输入节点、输出节点和隐藏节点,层根据位置可分为输入层、输出层和隐藏层,连接表示神经元之间传递信息的通道,具有权重和偏差,通过不同权重和偏差调整神经元间的连接强度。视频内容包括机器学习概述、垃圾邮件检测案例、监督学习、无监督学习和强化学习等机器学习类型,以及神经网络的基本结构和组成要素。
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