机器学习入门|神经网络（一）

传统的机器学习模型过于依赖数据的特征，可解释性强，我们可以通过模型训练结果的权重直观地看到哪个事物特征发挥了多少程度的作用。可是 并不是所有样本都有显示的可描述特征。比如一张图片、一段语音或者一些特殊事物。 有些事物通过显式特征的方式不容易分辨。采集两个人A，B的录音信息，A说“狗狗”和“豆豆”，B说“宠物犬”。因为每个人都有自己的口音特征，所以对于传统的机器学习模型来说，A的“狗狗”和“豆豆”表

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