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数据挖掘：分类与回归：深度学习在分类与回归中的应用

1深度学习基础

1.1神经网络简介

神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，用于处理复杂的模式识别和数据分类问题。它由大量的节点（或称为神经元）组成，这些节点通过连接权重相互连接，形成多层结构，包括输入层、隐藏层和输出层。

1.1.1基本组件

输入层：接收原始数据输入。

隐藏层：包含多个神经元，用于处理输入数据，提取特征。

输出层：产生最终的预测结果。

1.1.2工作原理

神经网络通过前向传播计算输出，然后使用反向传播算法调整权重，以最小化预测结果与实际结果之间的误差。

1.1.3示例：使