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使用浅层神经网络拟合数据神经网络擅长拟合函数。事实上有证据表明,一个简单的神经网络就可以拟合任何实用函数。例如,假设您有一家健康诊所的数据。您想要设计一个网络,该网络可以基于 13 个解剖学测量值来预测人的体脂率。您总共有 252 个人的样本,其中包括这 13 项数据和相关的体脂率。您可以用两种方法解决此问题:使用图形用户界面 nftool,如使用神经网络拟合中所述。 使用命令行函数,如使用命令行
https://ww2.mathworks.cn/help/deeplearning/gs/fit-data-with-a-neural-network.html
https://blog.csdn.net/ljyljyok/article/details/81362465
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自然语言处理(NLP)基础
苹果”可以指一种水果,也可能指Apple 公司;“我今天早上没吃饭”中的“没”是否表示“完全没有”需要结合上下文。NLP 的任务就是让计算机能够“读懂”这些文字和语音,抽取其中的语义信息,从而与人类进行自然交流。简单来说,NLP 是计算机科学、人工智能与语言学的交叉学科。自然语言处理(NLP)让计算机能够理解和生成自然语言,是人工智能最贴近人类日常生活的技术之一。随着深度学习和大模型的发展,NLP
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