机器学习之神经网络参数的反向传播算法

#Cost function（代价函数） 我们不把bias term（偏差项）θ0正则化  神经网络现在输出了属于R^K的向量 每个h(x)_i表示第i个输出 求和项主要是k个输出单元之和 第二项类似于在逻辑回归里面所用的正则化项   #Backpropagation algorithm（反向传播算法） 使代价函数最小化的算法。 只含一个训练样本的情况： 为了计算derivatives（导数项），

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