
| 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 |


























































