我有一组项目，每个项目由10个精确的数字n1, .., n10描述。我希望学习与这些数字相关的系数k1, .., k10，以便根据我的标准对它们进行排序。

为此，我创建了一个网络应用程序（使用PHP），它向我展示两个项目，并询问我哪个项目应该排在前面（这为机器学习提供了监督）。

我的问题：我找不到一种方法可以同时学习每个案例的十个系数。您有什么关于可以使用的算法的建议吗？（将所有10个数字作为输入的神经网络似乎是一个不错的选择，因为它可以学习所有系数，但我不知道这个网络的输出应该是什么，因为我想通过两两比较项目来学习。）

回答：

神经网络适合这个任务。你的输出将是这10个系数。两两比较并不会影响网络架构。标准的神经网络训练过程本身就会处理“比较项目”（如果你想这样称呼的话）。

最后，请确保了解您的数据是线性的（单层感知器就足够）还是非线性的（多层感知器）。