吴恩达机器学习之神经网络概述

一、非线性假设 线性回归与逻辑回归，都是线性假设，对于一些问题，如果用线性假设模拟，参数将会非常多，计算量巨大，而用非线性假设模拟，参数数量可能要少的多。此外，所有的线性假设，如感知机，都不能解决异或(XOR，不同即为真)与同或(XNOR，相同即为真)问题，即非线性边界。神经网络，既可以做线性假设，也可以做非线性假设，因此应用范围更广。 二、模型表示 如上图，Layer1是输入层，Layer2是隐

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