《machine learning》8神經網絡：表述
8.1 傳統機器學習非線性假設 邏輯迴歸適用於特徵類別少的數據集，當特徵類別數多的時候，使用邏輯迴歸會產生非常多的特徵項，會過擬合。 上圖5050像素的灰度圖像，在一張圖像中會產生5050*255個特徵類別，在使用傳統的機器學習中的邏輯迴歸，將不同的特徵類別按最高二次進行組合，會產生3百萬個不同的特徵。顯然這是不實用的。 8.2 神經元與大腦 8.3 神經網絡的假設 輸入層input layer
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