機器學習（十）- Neural Network representation
Non-linear hypotheses 我們繼續討論分類的話題，對於之前的較爲簡單的邏輯迴歸來說，我們一直在討論2個參數的情況，是因爲它直觀，我們可以在二維平面上直接展示出來，利於我們學習，就例如下圖左上角的一個非線性分類，我們想要去擬合一條二維曲線。 但是當參數增多，如上圖假設我們有100個參數，如果進行參數組合成特徵，光2次項就會有大約5000左右的feature，3次項會有大約17000
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