摘要： 注：本文是《Mitchell机器学习》《JiaweiHan数据挖掘概念与技术》的学习笔记概览一1 ANN学习算法对于训练数据中的错误有非常好的健壮性，因此非常适合于这样的问题：训练集合为含有噪声的复杂传感器数据，例如来自摄像机和麦克风。2 ANN由一系列简单的单元相互密集连接构成，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。组成神经网络的几种主要单元包括：感知器，线性单元，sigmoid单元。3 感知器 I概念：输入实数值向量，计算其线性组合，结果大于某阈值输出1，否则输出-1。如下公式：或者：其中-w0是阈值。 II表征能力：即n维实例空间（点空间）中的超平面，或所有可能的实数值 阅读全文