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多层感知机就是含有至少一个隐藏层的由全连接层组成的神经网络,且在整个神经网络中除了输入层之外,每一层都经过激活函数进行非线性变换。多层感知机的层数和各隐藏层中隐藏单元个数都是超参数。参考下图的单隐藏层的MLP结构:

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线性回归的实质是通过一个线性函数能够较好的描述所给的数据特征。例如,下图所给的数据,通过房子的大小来预测房子的销售均价。根据现实生活中的经验,房子越大,那么每平米的房子价格会更贵一点,但是两者又不是一个纯粹的线性关系,不能用具体的函数描述。那么如果我现在手上有一个某大小的房子,我该怎么设置他的定价最合适呢?

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