首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    经典智能算法快速入门之神经网络——技术篇

    在上一篇文章里,小编给大家概括地介绍了下神经网络的历史和应用。这次,小编要给大家细细讲解下神经网络的组成,和几种常见神经网络的模型及其适用领域。 基本组成 顾名思义,神经网络算法有两大最主要的组成部分:神经元和神经元之间的网络连接。 我们知道,人类大脑的思考是依靠多个神经元之间神经冲动的传导来实现的。每个神经元可以接受多个神经元输入的神经冲动,并转化为自己的神经冲动并传播给多个其它的神经元。 在模拟神经网络的过程中,我们也可以建立以下的数学模型: 我们将每个神经元看成是一个具有多个输入的函数 G(x), x

    09

    【图说】数据可视化在美国大选中的应用

    美国总统并不是按一人一票选出,而是每个州有不同数量的选举人票,如果这个州大多数人投票选这个党派,则整个州的选举人票都被这个党派得到。选举人票数量跟那个州的面积人口之类并没有直接关系。最终根据538张选举人票的多数来决定总统人选。作为必须品的选举地图需要展示三个维度的数据,根据重要性依次为:投票结果、每个州的选举人票数、地图。在数据可视化中,不同的数据维度可以用不同的元素来展现,例如长短、大小、形状、颜色、纹理、位置、方向等等。 投票结果约定俗成,用颜色表示。通常用深蓝和浅蓝代表代表民主党胜出和领先,深红

    011
    领券