软件工程-进阶课程与技术-人工智能与机器学习_神经网络架构设计与优化.docx

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人工智能与机器学习基础

1神经网络的基本概念

1.1神经元的工作原理

神经元是神经网络的基本单元，其工作原理类似于生物神经元。一个神经元接收多个输入信号，通过加权求和后，加上一个偏置项，然后通过激活函数产生输出。这个过程可以用数学公式表示为：

[y=(_{i=1}^{n}w_ix_i+b)]

其中，(x_i)是输入信号，(w_i)是对应的权重，(b)是偏置项，()是激活函数。

1.1.1代码示例

importnumpyasnp

#定义激活函数

defsigmoid(x):

return1/(1+np.exp(-x))

#输入信号

inputs=np.array([0.5,0.3,-0.2])

#权重

weights=np.array([0.4,0.7,-0.3])

#偏置项

bias=0.1

#神经元的输出

output=sigmoid(np.dot(inputs,weights)+bias)

print(output)

1.2多层感知器的结构与功能

多层感知器（MLP）是一种具有多层神经元的神经网络，包括输入层、隐藏层和输出层。MLP可以处理非线性可分的数据，通过多层神经元的组合，可以学习到更复杂的特征表示。

1.2.1代码示例

fromsklearn.neural_networkimportMLPClassifier

fromsklearn.datasetsimportmake_classification

fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

#生成分类数据

X,y=make_classification(n_samples=100,random_state=1)

#划分训练集和测试集

X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,stratify=y,random_state=1)

#创建MLP分类器

clf=MLPClassifier(random_state=1,max_iter=300).fit(X_train,y_train)

#在测试集上预测

predictions=clf.predict(X_test)

print(predictions)

2监督学习与无监督学习

2.1分类与回归任务

监督学习是机器学习的一种，其目标是通过已知的输入和输出数据，学习一个函数，使得对于新的输入数据，可以预测出其对应的输出。分类和回归是监督学习的两种主要任务。分类任务的目标是预测输入数据属于哪个类别，而回归任务的目标是预测输入数据的连续值输出。

2.1.1代码示例

fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression

fromsklearn.datasetsimportmake_classification

fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

#生成分类数据

X,y=make_classification(n_samples=100,random_state=1)

#划分训练集和测试集

X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,stratify=y,random_state=1)

#创建逻辑回归分类器

clf=LogisticRegression(random_state=0).fit(X_train,y_train)

#在测试集上预测

predictions=clf.predict(X_test)

print(predictions)

fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression

fromsklearn.datasetsimportmake_regression

fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

#生成回归数据

X,y=make_regression(n_samples=100,random_state=0)

#划分训练集和测试集

X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,random_state=0)

#创建线性回归模型

reg=Linear