机器学习笔记（五）神经网络参数的拟合
Cost function（代价函数） 1、参数表示： m 个训练样本：{(x(1), y(1)), (x(2), y(2)), ..., (x(m), y(m))} 神经网络的层数：L l 层的神经元数量（不计入偏置单元）：Sl 2、两种分类问题： （1）Binary ...
原文：《机器学习》学习笔记（二）：神经网络
在解决一些简单的分类问题时，线性回归与逻辑回归就足以应付，但面对更加复杂的问题时 例如对图片中车的类型进行识别 ，运用之前的线性模型可能就得不到理想的结果，而且由于更大的数据量，之前方法的计算量也会变得异常庞大。因此我们需要学习一个非线性系统：神经网络。 我在学习时，主要通过Andrew Ng教授提供的网络，而且文中多处都有借鉴Andrew Ng教授在mooc提供的资料。 转载请注明出处：htt ...
2015-03-05 10:48 0 2086 推荐指数：
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