权重和偏差是神经网络中的核心参数，决定了如何将输入转换为输出。权重跨层连接神经元，缩放输入值以学习模式。
偏置被添加到加权输入，使模型能够移动激活函数。这种灵活性允许网络表示更广泛的关系。例如，如果没有偏见，神经元可能会很难对复杂的模式进行建模。
在训练期间，权重和偏置通过反向传播和优化迭代更新，最小化损失函数以提高模型精度。
神经网络的应用有哪些？
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“数据清洗以便于分析涉及几个关键步骤，以确保信息的准确性、完整性和可用性。第一步是评估数据集，识别诸如缺失值、重复项或无关条目等问题。例如，如果您拥有一个包含客户信息的数据集，您可能会发现一些行的电子邮件或地址字段为空。这可能会导致分析问题
描述性分析如何优化决策制定？
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