文档介绍：机器学****心得体会
通过这次的机器学****我知道了坚持的重要性,那怕一个最简单的机器人也要花好长时间去做,还可能会失败很多次,但是只要坚持下去就有可能成功。下面是管理资源吧小编为大家收集整理的机器学****心得,欢迎大家阅读。
机器学****心得体会上午头出去开会,日子一下子清闲了许多。在网上搜集了几个关于人工神经网络的东西,学****了一下,并且利用spss软件实现了一个实例。下面写点心得。
人工神经网络的作用:
人工神经网络,不属于机器学****它和机器学****是平行的一个体系,算法多种多样。其是通过模仿自然界生物神经传递信息,来进行学****人工神经网络可以做的事情其实很多,最典型的就是对于训练样本进行分类。比如,我们现在又一堆混杂在一起的代码,这些代码中包含了C语言,C++,Python,或者还有R的代码等等。这些代码段混杂在一起,我们需要区分它们。这时候,人工神经网络就有了作用。另外一个例子,也是spss手册里给出的例子,比如我们手头有一堆样本,是某个银行贷款申请者的信息,信息包括了这些用户的基本信息,以及信用记录,我们想要在这些用户中标示出潜在的欠款者,此时也可以利用人工神经网络,通过学****将这些用户分类。
人工神经网络的工作原理:
首先要介绍神经元模型,神经元其实就是一个有阈值的函数,包括输入,函数,输出。当一组信息输入一个神经元时,神经元通过一个函数,(这里的函数有几种不同类型,但是原理都在于将输入的信息编码,比如将输入的值转化为[-1,1]或者[0,1]的区间上),编码之后,神经元会对此进行阈值的判定,比如大于某个值,我们就输出1,。
而神经网络,就是神经元的一个组合。可以有多个层次的感知输入信号,也可以有多层次的输出,并且可以加上信号的反馈。每一层神经元都承担者输入,输出的功能。
人工神经网络的核心是通过输入训练样本,不断地调整层与层之间传递的强度,也就是权值。并且利用一个标准,来判定经过调整的权值是否最优。(这里,所谓的标准可以有很多不同的种类,构成了不同的算法,但是归根结底,标准总要求输出的正确分类比例要达到最大)。
人工神经网络算法:
算法这个东西,涉及到几个函数,比如激励函数。具体的有必要另外写一篇博文。在这里不赘述了。其实关于神经网络,人工智能科学家们已经研究出来了很多不同的算法,并且封装的很好,比如在spss,statistica等软件中,都可以直接通过神经网络选项进行数据挖掘。其具体算法是个黑箱,你只需选择你要使用的方法即可。(当然,这个并不能成为不研究算法的借口)
spss实现:
spss17之后,封装了神经网络的功能,但是只有多层感知器和径向基函数,只能往前传,没有反馈功效。不过好处就是使用方便,操作傻瓜化。
R中的神经网络的包:
,可以实现神经网络。参数比较复杂,之后会介绍一下相应的函数算法和实现。
机器学****心得体会随着科技的发展,未来机器人会越来越多地帮人类去完***自身无法完成的工作。
现在,随着人们生活水平的提高,人的血管中的脂肪等大量过剩营养物质堆积,时间久了就像河道内堆满淤泥,人的血管变得越来越狭窄,有的甚至完全堵塞。于是,有了上述情况的人,血压就会升高,有的甚至血管堵塞。由于血压大,而导致毛某些细血管破裂,而出血部位发生在脑部,就会威胁人