機器學習筆記（五）神經網絡參數的擬合
Cost function（代價函數） 1、參數表示： m 個訓練樣本：{(x(1), y(1)), (x(2), y(2)), ..., (x(m), y(m))} 神經網絡的層數：L l 層的神經元數量（不計入偏置單元）：Sl 2、兩種分類問題： （1）Binary ...
原文：《機器學習》學習筆記（二）：神經網絡
在解決一些簡單的分類問題時，線性回歸與邏輯回歸就足以應付，但面對更加復雜的問題時 例如對圖片中車的類型進行識別 ，運用之前的線性模型可能就得不到理想的結果，而且由於更大的數據量，之前方法的計算量也會變得異常龐大。因此我們需要學習一個非線性系統：神經網絡。 我在學習時，主要通過Andrew Ng教授提供的網絡，而且文中多處都有借鑒Andrew Ng教授在mooc提供的資料。 轉載請注明出處：htt ...
2015-03-05 10:48 0 2086 推薦指數：
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