机器学习：神经网络

神经网络学习 非线性假设 非线性假设采用神经网络的原因：逻辑回归问题不是解决包含大量特征的数据分类问题好办法。所以我们引入了神经网络。 如果数据包含上百个特征时呢？例如包含上百个特征的房屋分类问题，或者图像识别领域。例如：（x1, x2, x3, … x100），则即便只包含二次项，二次项的个数也会非常的多。这将导致非常多的高阶多项式，多项式规模急剧膨胀。所以逻辑回归问题不是解决包含大量特征的数据

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