吴恩达机器学习笔记9——神经网络学习

第9章 神经网络学习 1，非线性假设 对于非线性假设，特征数目特别多时，采用logisitic进行分类，容易过拟合，而且计算成本过高。所以要采用神经网络。 2，神经元和大脑 3，模型展示I bias unit 偏置单元 weights parameters二者同义词 4，模型展示II 前向传播模型，向量化。 后部分其实就是Logistic回归。 输入层也可以是非线性特征。 其他的前向传播架构 5，

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