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本文是机器学习领域（ML）中监督学习的入门指南，针对读者，对数学的基本理解，主要是微积分和统计。重点是神经网络（NN），对其关键组成部分和学习方法进行了深入的探索。我们从NNS的概述开始，详细介绍了单层感知器，神经元和前馈神经网络的体系结构和功能。讨论延伸到层的结构元素和激活函数的关键作用。然后，我们通过反向物质和梯度下降优化技术探索NNS的学习机制。不同的损失功能，对于评估模型性能至关重要。最后，我们应对过度拟合和不足的挑战，以及目前的策略以实现最佳拟合度。
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