Python:非线性数据 (六十五)

概要

到目前为止,我们处理的都是可以用一条直线进行分类的数据集,但是可以想象,现实世界的情况要复杂的多,这时候神经网络的潜力就充分发挥出来了,在后边我们将会学习如何处理更复杂的数据集,这些数据集需要高度复杂的非线性界线进行分类。

非线性模型

我们回到之前的例子,其中包含了一些无法线性区分的数据,我们无法用直线区分这些红点和蓝点,我们了解了一些解决方案,如果你还记得的话,这种曲线较为可行的,下面我们将学习如何得到该曲线,方法和之前的非常相似,我们依然使用梯度下降。
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简而言之,对于这些无法用直线区分的数据,我们将创建一个概率函数,其中蓝色区域的点更可能是蓝色,红色区域的点更可能是红色,这条分界曲线上的点,成为蓝点或红点的概率相同,这些概念和之前一样,只是该函数将不再是一个线性方程,这时候神经网络就派上用场了。

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为者常成,行者常至