神经网络可以用来分类吗,神经网络相关问题

哪些机器学习算法可以处理多分类

。

maxsoft作为logistics二分类的改进版，天生适合多分类；神经网络(如bp神经网络，随机权神经网络，RBF神经网络等)；通过建立多个支持向量机或者最小二乘支持向量机分类模型，通过投票算法选择概率最大的分类标签；也可以通过聚类算法(KNN，kMeans等)等无监督学习算法实现分类。

朴素贝叶斯分类器算法是最受欢迎的学习方法之一，按照相似性分类，用流行的贝叶斯概率定理来建立机器学习模型，特别是用于疾病预测和文档分类。它是基于贝叶斯概率定理的单词的内容的主观分析的简单分类。

如果特征数量远大于训练样本数，则使用逻辑回归或线性核方法的SVM。如果特征数较小，而样本数量相对较多，可以考虑高斯核方法的SVM。

如果特征数少儿样本数极大，可以考虑增加一些特征，再使用逻辑回归或线性核方法的SVM神经网络则对上述情况都可适用，但训练时间较长。想要学习了解更多机器学习的信息，推荐CDA数据分析师课程。

CDA与国际知名考试服务机构PearsonVUE合作,认证考点覆盖全球。课程内容综合使用统计分析方法、统计模型、运筹学、机器学习、文本挖掘算法，而非单一的机器学习算法。点击预约免费试听课。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

神经网络 二分类 vs 多分类

写作猫。

二分类：标签为0和1，网络输出的结果要经过sigmoid激活函数处理，输出值的值域为0~1之间，小于0.5则视为标签0，大于等于0.5则为标签1多分类：标签为多个值，网络需要输出一个维度与标签数量一致的z-score向量，向量需要通过softmax激活后转化为对应各标签的概率（概率和为1），而判定出的标签是概率最高的那个。

神经网络为什么用交叉熵？

。

通过神经网络解决多分类问题时，最常用的一种方式就是在最后一层设置n个输出节点，无论在浅层神经网络还是在CNN中都是如此，比如，在AlexNet中最后的输出层有1000个节点，而即便是ResNet取消了全连接层，也会在最后有一个1000个节点的输出层。

一般情况下，最后一个输出层的节点个数与分类任务的目标数相等。假设最后的节点数为N，那么对于每一个样例，神经网络可以得到一个N维的数组作为输出结果，数组中每一个维度会对应一个类别。

在最理想的情况下，如果一个样本属于k，那么这个类别所对应的的输出节点的输出值应该为1，而其他节点的输出都为0，即[