Coursera-AndrewNg(吳恩達)機器學習筆記——第四周

神經網絡 1.神經網絡發展的動力：在邏輯迴歸解決複雜的分類問題時，我們使用屬性的一些組合來構造新的屬性（x12,x1x2,x22...），這樣就會造成屬性的數目n過多，帶來了大量的運算，甚至造成過擬合的現象。在計算機視覺中對物體進行識別，需要將圖片的像素點作爲屬性，因此，屬性的項目n將會十分的龐大。邏輯迴歸解決這類問題存在不足，這給神經網絡提供了發展的動力。   2.神經網絡的基礎模型： 在神經網

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