机器学习（十）- Neural Network representation
Non-linear hypotheses 我们继续讨论分类的话题，对于之前的较为简单的逻辑回归来说，我们一直在讨论2个参数的情况，是因为它直观，我们可以在二维平面上直接展示出来，利于我们学习，就例如下图左上角的一个非线性分类，我们想要去拟合一条二维曲线。 但是当参数增多，如上图假设我们有100个参数，如果进行参数组合成特征，光2次项就会有大约5000左右的feature，3次项会有大约17000
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