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介绍
多层感知器（MLP）分类算法是一种前馈神经网络，它通过训练可以学习数据中的复杂模式，并执行分类和回归等任务。以下是MLP分类算法的原理和计算步骤：
原理：
- 结构：MLP由输入层、一个或多个隐藏层以及输出层组成。每个层级由多个神经元组成，神经元之间通过权重连接。
- 激活函数：神经元使用激活函数（如sigmoid、tanh或ReLU）来引入非线性，使得网络能够学习和执行更复杂的任务。
- 前向传播：输入数据在网络中从输入层经过隐藏层到输出层进行传播，每一层的输出成为下一层的输入。
- 损失函数：对于分类问题，MLP通常使用交叉熵损失函数，它衡量预测输出和实际标签之间的差异。
- 反向传播：通过网络反向传播损失函数的梯度，使用链式法则计算每个权重参数的梯度。
- 权重更新：使用梯度下降或其他优化算法更新权重，以最小化损失函数。
计算步骤：
初始化：随机初始化网络权重。
-
前向传播
- 计算输入层到隐藏层的线性组合
- 应用激活函数得到隐藏层的输出
- 计算隐藏层到输出层的线性组合
- 应用激活函数（如sigmoid）得到预测输出。
计算损失：使用损失函数（如交叉熵）计算预测输出和实际标签之间的差异。
-
反向传播
- 计算输出层的梯度：
- 计算隐藏层的梯度：∂L∂z∂z∂L。
- 使用链式法则计算权重的梯度。
权重更新：根据梯度和学习率更新权重
迭代：重复步骤2-5，直到满足停止条件，如达到最大迭代次数或损失下降到某个阈值以下。
教程
本文旨在通过R语言实现MLP，总共包含：
- 下载数据
- 加载R包
- 数据预处理
- 数据切割
- 调节参数
- 构建模型
- 预测测试数据
- 评估模型
- 保存模型
- 总结
- 系统信息
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R语言机器学习算法实战系列（十一）MLP分类算法 (Multi-Layer Perceptrons)
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