我在b站学ML（九）
神经网络 在解决复杂的非线性分类问题上，只是简单的增加逻辑回归的二次项或三次项等等，造成的计算成本太高，并不是解决复杂非线性问题的好办法，当n很大时，将会产生非常多的特征项。例如房价问题，如果有100个特征，增加二次项最终得到的特征项将是5000个，增加三次项得到的特征项是17000个，可见这并不是一个很好的方法。 人脑中的神经元 树突输入神经，接收一定数目的信息，并做一些计算，轴突输出神经，给其
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