标签： apache-spark machine-learning neural-network backpropagation
我使用spark mlib的MLP进行预测分析。我想给一个输出类提供更多权重，我使用Multilayer perceptron classifier进行预测。正如文档Spark Multilayer perceptron classifier中所述。
Multilayer perceptron classifier
y(x)=fK(...f2(wT2f1(wT1x+b1)+b2)...+bK)
在上面给出的分类器中，我可以给出自己的偏差参数（即b1，b2等）吗？这样做的原因是我想减少误报。而且，这是正确的方法吗？