【IDL】IDL 8.7.1机器学习框架

本文将介绍IDL机器学习框架的基本概念和使用流程。主要包含如下内容：

·数据准备：如何准备数据用于机器学习；

·分类：使用示例来训练一个模型，用于预测离散输出类别（只有有限数量的输出是可能的）；

·聚类：使用示例来训练一个模型，用于将数据集聚类到给定数目的群组或集群中；

·回归：使用示例来训练一个模型，用于预测一个连续的输出值（有可能是无限多的输出值）。

·定义激活函数：激活函数对于神经网络至关重要，引入了非线性特征。

 

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