ML（5）——神經網絡1（神經元模型與激活函數）

　　上一章介紹了使用邏輯迴歸處理分類問題。儘管邏輯迴歸是個非常好用的模型，但是在處理非線性問題時仍然顯得力不從心，下圖就是一個例子：   　　線性模型已經無法很好地擬合上面的樣本，所以選擇了更復雜的模型，得到了複雜的分類曲線：   　　然而這個模型存在兩個問題：過擬合和模型複雜度。過擬合問題可參考《ML（附錄3）——過擬合與欠擬合》，這裏重點講模型複雜度。 　　還是非線性分類，現在將輸入擴充爲10

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