扣丁学堂数据挖掘培训之从初等数学的角度初探神经网络

本篇文章扣丁学堂小编主要是和大家分享一下从初等数学的角度初探神经网络，文章中会有代码列出供大家详细了解。对大数据感兴趣想要学好大数据技术的小伙伴们随着小编一起来看一下吧。

大数据培训

像deep learning、DNN、BP神经网络等这些高逼格的词，真的很能吓唬人，但真正的内容什么，很多人却解释得不多，要么说得太晦涩，要么说得太神叨。其实，就我们的粗浅了解，神经网络、深度学习啥的，入门还是很容易的。如果去除外面浮夸的包装，它们的理论基础也相当直白。当然这并不是说神经网络不难，它们真正难的地方是在实践方面，但这也是有方法可处理的。

神经网络有什么牛逼之处?

机器学习算法这么多，为什么神经网络这么牛逼?

为了解释这个问题，我们呈现了神经网络在分类问题上优于逻辑回归的地方——它几乎可以实现任意复杂的分类边界，无误差地实现训练集上的分类。

然而，这是有代价的：由于其强大的拟合能力，极容易产生过拟合。为了降低过拟合，我们介绍了一种降低过拟合的思路。

在这个过程中，我们尽量解释神经网络每一步操作对应的现实意义和最终目的。可是，神经网络的可解释性往往是个非常大的难题。为此，我们采用了最易于理解的"交集"(逻辑与)、"并集"(逻辑或)神经网络，希望能帮助大家进行启发式理解。

以上就是小编给大家分享的从初等数学的角度初探神经网络，希望对小伙伴们有所帮助，想要了解更多内容的小伙伴可以登录扣丁学堂官网咨询。