机器学习中神经网络，支持向量机以及贝叶斯分类器总结

第五章神经网络 5.1神经元模型 神经网络中最基本的成分是神经元模型，即“简单单元”。 在“M-P神经元模型“中，神经元接受收到来自n个其他神经元传递过来的输入信号，这些输入信号经过带权重的连接进行传递，神经元接收到的总输入值将于神经元的阈值进行比较比较，然后通过”激活函数“处理以产生神经元的输出。 激活函数有两种：阶跃函数和sigmoid函数。由于阶跃函数具有不连续、不光滑的不太好的性质，所以通

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