构建具有2隐藏层的神经网络模型

资源摘要信息:"该资源是一个名为'Internship-Neural-Network-from-scratch'的项目，它提供了从零开始构建神经网络的经验，包含了具有两个隐藏层的神经网络模型以及一个带有适当激活函数的输出层。该实习项目使用了一个特定的数据集'Bank_data.csv'，该数据集包含了从真实和伪造钞票图像中提取的特征，这些图像经过工业相机拍摄并转换为400x400像素的灰度图像，分辨率为660 dpi。数据集通过小波变换工具处理以提取特征，包含的特征有Image.Var（图像方差）、Image.Skew（图像偏斜）、Image.Curt（图像峰度）和Entropy（熵）。目标变量为二分类问题，即0和1。数据集的结构为1372条记录，每条记录有5个特征。在项目中还包含了探索性数据分析（EDA）的步骤，包括检查空值、数据类型以及与目标变量相关的特征分布。" 知识点详细说明： 1. 神经网络（ANN）基础： - 神经网络是一种模仿人脑神经系统结构和功能的计算模型，它由大量互联的处理单元（神经元）组成，用于模式识别、分类、预测等任务。 - 神经网络通常包含输入层、隐藏层（可能有多个）和输出层，每层由若干神经元构成，层与层之间通过权重连接。 - 通过调整层间的权重，神经网络能够学习到输入数据与期望输出之间的复杂关系。 2. 激活函数的作用： - 激活函数用于引入非线性因素，使神经网络能够学习和执行更加复杂的任务。 - 常用的激活函数包括Sigmoid、ReLU和Tanh等。 - 输出层的激活函数需要根据问题类型选择，如二分类问题常用Sigmoid函数，多分类问题常用Softmax函数。 3. 数据预处理和特征提取： - 数据预处理是机器学习流程中的重要步骤，包括检查和处理缺失值、异常值、数据标准化等。 - 特征提取是从原始数据中抽取有用信息的过程，这里使用了小波变换工具提取图像特征。 - 小波变换是一种在时间-频率领域内对信号进行多尺度分析的技术，适合处理非平稳信号的特征提取。 4. 数据集分析： - Bank_data.csv数据集包含1372条记录和5个特征，这些特征基于图像分析得到，包括方差、偏斜、峰度和熵。 - 特征的分布对于训练模型非常重要，异常分布可能导致模型无法有效学习，因此需要进行适当的转换和归一化。 - 目标变量为二分类问题，即区分真实和伪造的钞票。 5. 探索性数据分析（EDA）： - EDA是数据分析的初步步骤，旨在对数据集进行初步检查，以便更好地理解数据的结构、内容和关系。 - 检查空值是EDA的基本步骤之一，确保数据完整性。 - 检查数据类型可以发现数据集中的错误，例如将数值型数据错误地记录为字符串类型。 - 分析目标变量与特征之间的分布，有助于识别数据集中的模式和异常，从而进行进一步的数据清洗或特征工程。 6. Jupyter Notebook的使用： - Jupyter Notebook是一个开源Web应用程序，允许创建和共享包含实时代码、方程、可视化和解释性文本的文档。 - Jupyter Notebook适合用于数据清洗、数据分析、模型构建和实验等过程，支持多种编程语言，如Python、R等。 - 在Jupyter Notebook中可以逐步执行代码块，方便地进行实验和调试。 7. 文件压缩和版本控制： - 压包子文件通常用于对文件进行压缩，减少存储空间和便于传输。 - 在IT开发和维护中，版本控制系统（如Git）是必不可少的工具，可以用于管理源代码的版本变更历史。 - 文件压缩和版本控制使得代码和数据的管理更加高效，同时也便于团队协作开发。