(七)深度学习---神经网络原理与实现
分类问题 | 回归问题 | 聚类问题 | 各种复杂问题 |
---|---|---|---|
决策树√ | 线性回归√ | K-means√ | 神经网络√ |
逻辑回归√ | 岭回归 | 密度聚类 | 深度学习√ |
集成学习√ | Lasso回归 | 谱聚类 | 条件随机场 |
贝叶斯 | 层次聚类 | 隐马尔可夫模型 | |
支持向量机 | 高斯混合聚类 | LDA主题模型 |
一.神经网络原理概述
二.神经网络的训练方法
三.基于Keras实现神经网络
四.神经网络训练监控与可视化
分类问题 | 回归问题 | 聚类问题 | 各种复杂问题 |
---|---|---|---|
决策树√ | 线性回归√ | K-means√ | 神经网络√ |
逻辑回归√ | 岭回归 | 密度聚类 | 深度学习√ |
集成学习√ | Lasso回归 | 谱聚类 | 条件随机场 |
贝叶斯 | 层次聚类 | 隐马尔可夫模型 | |
支持向量机 | 高斯混合聚类 | LDA主题模型 |