如何用神经网络解决CH5的线性问题？

了解非线性问题、分类问题 掌握神经网络解决二分类问题 掌握随机生成训练数据的方法 非线性问题 三好学生问题：家长们再次凑到一起，但这次情况不一样了，孩子们的总分不知道，仅知道是否评选上三好学生的结果。 计算总分的规则仍然是：总分 = 德育分*60% + 智育分*30% + 体育分*10% 评选三好学生的标准是：总分 ≥ 95 家长不知道这两条规则。 这是一个典型的分类问题。学校一定是以德育分、智育分和体育分三项分数为依据，把学生们分成两类：三好学生和非三好学生。因此，这是一个常见的二分类问题。下图是用神经网络简述二分类问题。 分类问题一般是非线性的。 可以看出，当总分达到95之后，y值有一个跳变，并非线性的（一条直线） y=f（xA），跳变函数/阶跃函数 “一票否决制” 设计神经网络模型 总分（0~100）= 德育分60% + 智育分30% + 体育分*10% -> 评选结果（0、1） 激活函数：把线性关系转换成非线性关系的函数。激活函数 sigmoid 函数的作用是把参数转换成为 0 到 1 之间的一个小数。