吳恩達機器學習練習3：Logistic regression(Feedforward propagation neural networks)

本小節使用前饋神經網絡對上小節的5000個手寫體進行識別。 1、神經網絡模型 使用的前饋型神經網絡有3層：一個輸入層、一個隱藏層和一個輸出層。 每個手寫體的大小爲20×20，因此設計輸入層單元數爲400（除去額外基本單元1個），輸出層爲10（對應10個數字1-10）。設計隱藏層的單元數爲25。 其神經網絡的模型如下： 程序已經給定了訓練得到的權重參數theta，存儲在ex3data1.mat中。

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