R 语言与机器学习：分类算法中的人工神经网络

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R语言与机器学习--分类算法（一）

人工神经网络（  ，ANN），简称神经网络，是一种模仿生物神经网络： 。

R语言与机器学习--分类算法（一）

人工神经网络（  ，ANN），简称神经网络，是模仿生物神经网络结构和功能的数学模型或计算模型。神经网络是通过连接大境的人工神经元来计算的。大多数情况下，人工神经网络可以根据外部信息改变内部结构，是一个自适应系统。现代神经网络是非线性统计数据建模工具，通常用于对输入和输出之间的复杂关系进行建模或探索数据模式。

人工神经网络从以下四个方面模拟人类智能行为：

(1)物理结构：人工神经元将模拟生物神经元的功能

（2）计算模拟：人脑的神经元具有局部计算和存储功能，通过连接形成一个系统。人工神经网络中还有神经元，具有局部处理能力，也可以大规模并行处理信息。

（3）存储和运算：人脑和人工神经网络都是通过神经元的连接强度实现记忆存储功能，同时为泛化、类比、推广提供有力支持。

（4）训练：人工神经网络与人脑一样，会根据自身结构特点采用不同的训练和学习过程，自动从实践中获取相关知识。

神经网络是一种计算模型，由节点（或神经元，或单元）以及它们之间的互连组成。每个节点代表一个特定的输出函数，称为激活函数。两个节点之间的每个连接都代表了通过该连接的信号的一个加权值，称为权重，相当于人工神经网络的记忆。网络的输出根据网络的连接方式、权重值和激活函数的不同而变化。网络本身通常是自然界某种算法或函数的近似，也可能是某种逻辑策略的表达。

四年级 1. 感知器

感知器相当于单层神经网络，由线性组合器和二进制阈值元件组成：

构成 ANN 系统的单层感知器：

感知器以实值视觉作为输入，计算这些输入的线性组合，如果结果大于某个阈值则输出1，否则输出-1。

感知器函数可以写为：sign(w*x)。有时可以添加偏差b并写为sign(w*xb)。学习感知器意味着选择权重 w0,…,wn 的值。因此，感知器学习中要考虑的候选假设空间H是所有可能的实值权值场景的算法训练步骤的集合：

1.定义场景变化及参数x（输入场景）、w（权重场景）、b（偏差）、y（实际输出）、d（期望输出）、a（学习率参数）

2.初始化，n=0,w=0

3、输入训练样本，并指定每个训练样本的期望输出：A类记为1，B类记为-1

4.计算实际输出y=sign(w*xb)

5.更新权值为Mw(n1)=w(n)a[dy(n)]*x(n),06.判断，如果满足收敛条件，则算法结束，否则返回3

注意，为了权重的稳定性，学习率a不宜太大，而权重的修正也不宜太小，以反映误差。归根结底，这是一个经验问题。

从前面的描述来看，感知器对于线性可分的例子必须收敛，但对于不可分的问题，它无法实现正确的分类。这和我们前面提到的支持取景器的思路很相似，只是确定分类直线的方法不同。可以说，对于