激活函数，又称为阶跃函数，即当输入的数值达到某个标准时，这个函数的返回值会出现一个明显的变化。部分激活函数如下图所示： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-RkxBj3Rm-1587955391478)(https://i.loli.net/2020/04/18/dN6TKbB2RGvnzoO.png)]
在此次视频中，选用的便是第一个激活函数来进行学习判断 donuts or bagels，由函数曲线的特点可以发现，随着输入值达到某一点之后，函数会产生一个小的“阶跃”，这即是机器的神经网络被激活了，并给出了反馈。
紧接着，传感器接受数据，与之各自的权重处理后，传入数据，经过处理后，如果大于偏差（biase），神经元激活的临界值（阀值/threshold），则输出1，否则输出0.如下图所示：
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标红的地方即为阀门。
此外，还可以将阀门想象成一个分界线来进行理解，如下图所示：
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-bZcZcQpI-1587955391489)(https://i.loli.net/2020/04/18/LyUcp3BP9tnzTRM.png)]
donuts 和 bagels 的质量和直径可以想象成坐标轴，坐标轴上的一条线，可以看成是阀门，线的上端是 bagels,下端是 donuts，这即是区别 bagels 和 donuts 的一个很形象的例子。
当然，不少同学应该都能看出来，这个阀值存在个很大的问题，即如果光凭质量和直径来区别两者的话，如果我的donuts直径比bagels大呢？这样不就会大大降低它的一个准确率吗？
没错，是的。所以，在选取特征时，我们要注意选取能表达事物本质属性的特征，来作为我们神经网络的输入值，借此来加强网络的可靠性和准确率。
当然，除了选取好的特征，我们还需要设置和更新特征的权重，来实现更高的准确率，这个权重的更新过程依赖于一个叫做“Update Rule”（更新方程？）。
在本例中，由于结论只能有预测正确或错误两种，因此它的权重的更新会比较简单点。
如果预测正确，则会产生类似“0”的数值加到权重Weights上，这时权重未发生变化。但如果预测错误，则会产生一个很小的正数或者负数加到权重上，这样就起到了更新权重的作用。
更新后的权重对阀值得影响如下图所示：
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可以发现，此时线下为甜甜圈得区分区域。
此外，我们可以通过混淆矩阵来看它得总体准确率，如下图所示：
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-waeaCeiv-1587955391502)(https://i.loli.net/2020/04/18/reRChYbLWEZ9jyk.png)]
这个涉及到一点专业得知识，我放个链接给大家，大家自己看看。
当然，真正说明问题得还的是混淆矩阵计算得出的:
Precision（精准度） & Recall（召回率）
在说明以上概念之前，我们得先确定我们的重点，比如这个视频中的实验重点是关注预测为甜甜圈的结果，所以这里的精准度即是指预测它为甜甜圈的精确度是多少。
按照视频里来说，就是，当程序告诉你它找到什么东西时，你该有多信任它。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-3jckqF2K-1587955391504)(https://i.loli.net/2020/04/18/UiVwG4DvI657YAu.png)]
从图上看，agent在说donuts的情况下（10次），有8次是对的，那么 donuts的准确率即为80%。
而召回率即是，在预测为donuts的情况下，它有多大可能是donuts。
按照视频里来讲，即是agent能找到多少你要的东西
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可以发现，在总共说了25次donuts的情况下，agent说对的次数只有8次，那么它的召回率只有–32%。
在医学领域，预测恶性肿瘤中，我们往往最求的是召回率，而不是精确率，毕竟我们希望的是能够尽可能多的把恶性肿瘤给找到。
当然，以上结果都受到最初的特征选择的影响。
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那么今天的分享就到这里了，如果你觉得我讲的还可以，请在下面给我点个emoj吧！
如有问题，欢迎大家指正！
