吴恩达机器学习笔记——非线性假设与神经网络

是对应网易云课程吴恩达机器学习第九章的笔记。 线性假设的弊端 当涉及的特征变量较多时，线性假设表现出它的弊端。以逻辑回归为例，特征空间迅速膨胀，运算量过大、即使仅考虑2阶式子也过于复杂（仅考虑二次项也是n*(n+1)/2个特征）、同时容易过拟合。因此，我们引入神经网络。 神经网络相关术语 偏置单元或偏置神经元：输入的向量 对应一组输入节点，其中有时被称为偏置单元或偏置神经元，因为它恒等于1故有时我

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