Stanford機器學習-Neural Networks Representation
一、Non-linearhypotheses 在一般分類問題中，我們可以使用一條直線或是曲線，將其進行一個正確的分類；在如下類似的多分類問題中，我們找到一條曲線進行合理的劃分。 在特徵較少時我們使用Logistic迴歸取得很好的效果，此時表達式中只有x1和x2兩個變量的組合。但如果我們的特徵很多時，比如有100個特徵，比如在房價預測問題中，特徵的數目就會有很多，我們如果仍然使用前面的方法去做的話，
相關文章
- 1. Stanford機器學習---第四講. 神經網絡的表示 Neural Networks representation
- 2. Stanford機器學習 第四講 神經網絡的表示 Neural Networks representation
- 3. （4）Neural Networks: Representation
- 4. Stanford機器學習筆記-4. 神經網絡Neural Networks (part one)
- 5. Stanford機器學習筆記-5.神經網絡Neural Networks (part two)
- 6. 機器學習之神經網絡模型-上（Neural Networks: Representation）
- 7. Coursera機器學習-Week 4-測驗:Neural Networks: Representation
- 8. 機器學習入門（6）——神經網絡：表述(Neural Networks: Representation)
- 9. 【Machine Learning, Coursera】機器學習Week4 Neural Networks: Representation
- 10. 吳恩達機器學習（第4周-Neural Networks: Representation)
- 更多相關文章...
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • 我們已經學習了 SQL，下一步學習什麼呢？ - SQL 教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • 適用於PHP初學者的學習線路和建議
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. Stanford機器學習---第四講. 神經網絡的表示 Neural Networks representation
- 2. Stanford機器學習 第四講 神經網絡的表示 Neural Networks representation
- 3. （4）Neural Networks: Representation
- 4. Stanford機器學習筆記-4. 神經網絡Neural Networks (part one)
- 5. Stanford機器學習筆記-5.神經網絡Neural Networks (part two)
- 6. 機器學習之神經網絡模型-上（Neural Networks: Representation）
- 7. Coursera機器學習-Week 4-測驗:Neural Networks: Representation
- 8. 機器學習入門（6）——神經網絡：表述(Neural Networks: Representation)
- 9. 【Machine Learning, Coursera】機器學習Week4 Neural Networks: Representation
- 10. 吳恩達機器學習（第4周-Neural Networks: Representation)