機器學習之旅（四）

吳恩達教授的機器學習課程的第四周相關內容： 1、神經網絡：表述(Neural Networks: Representation) 1.1、非線性假設（ Non-linear Hypotheses ） 我們之前學的，無論是線性迴歸還是邏輯迴歸都有這樣一個缺點，即： 當特徵太多時，計算的負荷會非常大。 之前我們已經看到過，使用非線性的多項式項， 能夠幫助我們建立更好的分類模型。假 設我們有非常多的特徵

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