吴恩达机器学习day5（神经网络：表述）

神经网络学习：表述 一.非线性假设 【1】前提引入 【2】实例体验 二.神经元和大脑 三.模型表示1 【1】了解实际神经系统 【2】模型思考： 三.模型表示2 四.特征和直观解释1 一.非线性假设 【1】前提引入 我们之前学的，无论是线性回归还是逻辑回归都有这样一个缺点，即：当特征太多时，计算的负荷会非常大。 下面是一个例子： 使用非线性的多项式项，能够帮助我们建立更好的分类模型。 【1】假设我们

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