吴恩达机器学习笔记五_多元分类和神经网络
为什么要使用神经网络 在笔记三中，曾提到非线性拟合的问题。当时是通过构造特征向量，即由两个或以上的变量构造一个新的变量，增加\(\theta\)的维度，以拟合出更细腻的曲线。下面是课件中类似的例子： 可以看到，随着变量即数据集的维度增加，这种做法将会导致“维度灾难”，越来越不可行。就上 ...
原文：吴恩达机器学习笔记（四） —— BP神经网络
主要内容： 一.模型简介 二.一些变量所代表的含义 三.代价函数 四.Forward Propagation 五.Back Propagation 六.算法流程 待解决问题： 视频中通过指出：当特征变多时 或者非线性 ，利用logistic回归模型解决问题将导致计算量很大，即算法复杂度很高。然后就此引出神经网路，所以说神经网路在解决多特征 或者非线性 问题上是比logistic回归更优的。但为什 ...
2018-07-17 10:07 0 2615 推荐指数：
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