Machine learning 多参数有监督机器学习

我有一组项目，每个项目由10个精确的数字描述

n1，…，n10

。我想了解应该与这些数字关联的系数

k1，…，k10

，以便根据我的标准对它们进行排序

为此，我创建了一个web应用程序（用php），它向我展示了两个项目，并询问哪一个应该排在第一位（它对机器学习进行监督）

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我的问题：我找不到一种方法来同时学习每种情况下的十个系数。你知道我可以用什么算法吗？（输入所有10个数字的神经网络似乎是一个不错的选择，因为它可以学习所有的系数，但我不知道这个网络的输出是什么，因为我想通过比较两个项目来学习。）

神经网络适合这一点。您的输出将是10个系数。“两个接两个”的比较并不会影响网络体系结构。标准的神经网络训练程序本身负责“比较项目”（如果你想这样称呼的话）

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最后，确保知道您是否有线性（单层感知器足够）或非线性（多层感知器）数据。

如果您希望得到这方面的数学解决方案，请删除php标记，以便它能够到达正确的专家处。也许可以进一步研究一下神经网络是否是一种过度杀伤力。您还需要了解属性的类型和数据的性质，以确定成本函数并获得适当的培训流程。