Coursera机器学习课程笔记(5) Neural Networks Representation

为何引入神经网络？——Nonlinear hypothesis 咱们以前学的，不管是线性回归仍是逻辑回归都有这样一个缺点，即当特征太多时，计算的负荷会很是大。 下面是一个例子： 当咱们使用 x1,x2 的屡次项式进行预测时，咱们能够应用的很好。 以前咱们已经看到过，使用非线性的多项式项，可以帮助咱们创建更好的分类模型。假设咱们有很是多的特征，例如大于 100 个变量，咱们但愿用这 100 个特征来

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