神经网络学习笔记（1）：**函数、梯度下降、基本构建等

神经网络是机器学习中的一个模型，可以用于两类问题的解答：  分类：把数据划分成不同的类别 回归：建立数据间的连续关系   感知器算法->误差函数（梯度下降） 离散误差与连续误差 要使用梯度下降，误差必须是连续的，误差函数必须是可微分的   离散算法：学生是否被录取->连续算法：学生被录取概率 **函数：step function->sigmoid function 多类别分类和 Softmax 用

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