摘要：
人工神经网络是指一系列受生物学和神经科学启发的数学模型。在本章中，主要关注采用误差反向传播来进行学习的神经网络，即作为一种机器学习模型的神经网络。从机器学习的角度来看，神经网络一般可以看作是一个非线性模型，其基本组成单元为具有非线性激活函数的神经元，通过大量神经元之间的连接，使得神经网络成为一种高度 阅读全文
摘要：
线性模型是机器学习中应用最广泛的模型，指通过样本特征的线性组合来进行预测的模型。给定一个D维样本 x = [x1,...,xD]T，其线性组合函数为 分类问题中，由于输出目标y是一些离散的标签，而f（x;w）的值域为实数，因此无法直接用f(x;w)来进行预测，需要引入一个非线性的决策函数g(.)来预 阅读全文