单神经元神经网络 - 问题类型？
Single Neuron Neural Network - Types of Questions?
任何人都可以想出一个真实世界的问题示例，该问题可以由单个神经元神经网络解决吗？我正在尝试想一个简单的例子来帮助介绍这些概念。
正如 Gordon 指出的那样，使用单个神经元进行分类基本上是逻辑回归。
当因变量是二分变量（二元变量）时，逻辑回归是适合进行的回归分析。与所有回归分析一样，逻辑回归是一种预测分析。逻辑回归用于描述数据并解释一个因二元变量与一个或多个度量（区间或比率尺度）自变量之间的关系。 (statisticssolutions)
这是应用逻辑回归的好案例：
Suppose that we are interested in the factors that influence whether a political candidate wins an election.结果（响应）变量是二元的（0/1）；赢或输。感兴趣的预测变量是在竞选活动上花费的金额、消极竞选活动花费的时间以及候选人是否在任。 (ats)
对于单个神经元网络，我发现求解逻辑函数是一个很好的例子。假设是一个 sigmoid 神经元，您可以演示网络如何解决线性可分的 AND 和 OR 函数，以及它如何无法解决不是线性可分的 XOR 函数。
任何人都可以想出一个真实世界的问题示例，该问题可以由单个神经元神经网络解决吗？我正在尝试想一个简单的例子来帮助介绍这些概念。
正如 Gordon 指出的那样，使用单个神经元进行分类基本上是逻辑回归。
当因变量是二分变量（二元变量）时，逻辑回归是适合进行的回归分析。与所有回归分析一样，逻辑回归是一种预测分析。逻辑回归用于描述数据并解释一个因二元变量与一个或多个度量（区间或比率尺度）自变量之间的关系。 (statisticssolutions)
这是应用逻辑回归的好案例： Suppose that we are interested in the factors that influence whether a political candidate wins an election.结果（响应）变量是二元的（0/1）；赢或输。感兴趣的预测变量是在竞选活动上花费的金额、消极竞选活动花费的时间以及候选人是否在任。 (ats)
对于单个神经元网络，我发现求解逻辑函数是一个很好的例子。假设是一个 sigmoid 神经元，您可以演示网络如何解决线性可分的 AND 和 OR 函数，以及它如何无法解决不是线性可分的 XOR 函数。