我在b站學ML（九）

神經網絡 在解決複雜的非線性分類問題上，只是簡單的增加邏輯迴歸的二次項或三次項等等，造成的計算成本太高，並不是解決複雜非線性問題的好辦法，當n很大時，將會產生非常多的特徵項。例如房價問題，如果有100個特徵，增加二次項最終得到的特徵項將是5000個，增加三次項得到的特徵項是17000個，可見這並不是一個很好的方法。 人腦中的神經元 樹突輸入神經，接收一定數目的信息，並做一些計算，軸突輸出神經，給其

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