【人工智能教程|第四课（神经网络是如何进行预测的）】上一篇文章中我们已经知道了如何将数据输入到神经网络中。那么神经网络是如何根据这些数据进行预测的呢？我们将一张图片输入到神经网络中，神经网络是如何预测这张图中是否有猫的呢？？
这个预测的过程其实只是基于一个简单的公式：z = dot(w,x) + b。看到这个公式，完全不懂~~不少同学可能被吓得小鸡鸡都萎缩了一截。不用怕，看完我下面的解说后，你就会觉得其实它的原理很简单。就像玻璃栈道一样，只是看起来可怕而已。
上面公式中的x代表着输入特征向量，假设只有3个特征，那么x就可以用（x1，x2，x3）来表示。如下图所示。w表示权重，它对应于每个输入特征，代表了每个特征的重要程度。b表示阈值[yù zhí]，用来影响预测结果。z就是预测结果。公式中的dot()函数表示将w和x进行向量相乘。（不用怕，在后面的文章《向量化》中我会用很通俗易懂的语言来给大家介绍向量相乘有关的高等数学知识）。我们现在只需要知道上面的公式展开后就变成了z = (x1 * w1 + x2 * w2 + x3 * w3) + b。
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那么神经网络到底是如何利用这个公式来进行预测的呢？下面我通过一个实例来帮助大家理解。
假设周末即将到来，你听说在你的城市将会有一个音乐节。我们要预测你是否会决定去参加。音乐节离地铁挺远，而且你女朋友想让你陪她宅在家里搞事情，但是天气预报说音乐节那天天气特别好。也就是说有3个因
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