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MOOC网神经网络与深度学习TensorFlow实践6——分类问题、人工神经网络（1）

分类问题

逻辑回归

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交叉熵损失函数是凸函数，不会出现局部最优解的问题，同时也满足在损失较大时下降比较快，损失较小时下降比较慢的情况。
相同准确率的模型也会有较大的差别，用准确率评价模型好坏存在误差，而使用交叉熵损失函数评价模型会得到较为准确的结果。
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实现一元逻辑回归

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线性分类器

实现多元逻辑回归

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多分类问题

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人工神经网络

神经元与感知机

感知机是指用一条线性方程分割两个类别，通过使标签在线性方程的一边，不断调整权重，更改直线的方程，重复这个过程，直到线性可分为止。
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单层神经网络实现鸢尾花数据集的分类

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多层神经网络

多层神经网络相当于多个感知机的集合。
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误差反向传播算法

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激活函数

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多层神经网络实现鸢尾花分类

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