单层网络基础与RNN结构：从SVM到Tensorflow与距离计算

"本文档主要介绍了从基础的单层网络开始，探讨RNN（循环神经网络）在机器学习特别是BAT领域中的应用。首先，单层网络是理解RNN的基础，它由输入x经过线性变换（Wx+b）和激活函数f处理，输出预测结果y。这种结构简单明了，是后续更复杂网络模型的起点。 接着，文章转向了经典的RNN结构，即NvsN模式，特别适用于处理序列数据，如时间序列分析、自然语言处理等。这表明在实际场景中，对序列数据的处理能力是RNN的重要特性。 然后，文档引入了支持向量机（SVM）的概念，作为一种基于数据的分类算法，其目标是找到最优的分类超平面，将不同类别的数据分开。SVM强调通过最大化边距来增强分类的鲁棒性。 话题进一步转向了TensorFlow，一个流行的深度学习框架。TensorFlow利用计算图来组织和执行计算，每个节点代表一个操作，边表示依赖关系，使得模型构建过程直观且可扩展。对于非线性聚类方法，如k-means和kNN，文中提到了欧氏距离和曼哈顿距离的区别，欧氏距离关注于两点间最短路径，而曼哈顿距离则是沿着坐标轴的简单距离累加，适用于城市网格状环境的模拟。 关于逻辑回归（LR），文档深入剖析了其建模过程，包括数学推导、正则化方法（如L1和L2正则化）以及与最大熵模型的关系。同时，文章强调了LR在处理线性分类问题上的优势，尽管在某些情况下可能不如SVM灵活，但LR的简单性和效率仍是其特点。 此外，文档还讨论了过拟合问题的解决方案，包括dropout、正则化和批量归一化等技术。最后，LR与SVM的联系和区别被提及，它们都可用于分类问题，但SVM通常用于非线性决策边界，而LR则更适合于线性可分的情况。 总体来说，这篇文档涵盖了从基本的神经网络结构到高级机器学习算法的深入解析，旨在帮助读者理解和应用这些关键概念于实际的IT项目中。"