Stanford机器学习-Neural Networks Representation
一、Non-linearhypotheses 在一般分类问题中，我们可以使用一条直线或是曲线，将其进行一个正确的分类；在如下类似的多分类问题中，我们找到一条曲线进行合理的划分。 在特征较少时我们使用Logistic回归取得很好的效果，此时表达式中只有x1和x2两个变量的组合。但如果我们的特征很多时，比如有100个特征，比如在房价预测问题中，特征的数目就会有很多，我们如果仍然使用前面的方法去做的话，
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