神经网络 (Neural Network)分类、回归和时间序列预测是神经网络的三种主要应用场景，每种场景都有不同的特点。以下是它们各自的特点： 1. 分类特点： 目标：分类任务的目标是将输入数据归为一组离散类别。例如，给定一张动物图片，分类任务的目标是确定这张图片是猫、狗还是其他动物。 输出：分类模型的输出是一个概率分布，通常使用 Softmax 或 Sigmoid 激活函数来表示每个类别的可能性。输出通常是离散值，比如“是”或“否”。 网络结构：分类神经网络通常包括输入层、一个或多个隐藏层以及一个输出层，输出层的神经元数量与类别数量相对应。输出层使用的激活函数通常是 Softmax（用于多分类）或 Sigmoid（用于二分类）。 损失函数：常用的损失函数为交叉熵损失（Cross-Entropy），用于衡量预测的类别概率与实际类别之间的误差。 应用场景：如图像分类、语音识别、文本分类等。 示例： 邮件分类为垃圾邮件或正常邮件。 图像分类任务，如手写数字识别。 2. 回归特点： 目标：回归任务的目标是预测一个连续值。例如，给定房屋的特征，预测房屋的价格。 输出：回归模型的输出是 ...