Stanford機器學習筆記-4. 神經網絡Neural Networks (part one)
4. Neural Networks (part one) Content: 4. Neural Networks (part one) 4.1 Non-linear Classification. 4.2 Neural Model(神經元模型) 4.3 ...
原文：Stanford機器學習---第四講. 神經網絡的表示 Neural Networks representation
原文http: blog.csdn.net abcjennifer article details 本欄目 Machine learning 包括單參數的線性回歸 多參數的線性回歸 Octave Tutorial Logistic Regression Regularization 神經網絡 機器學習系統設計 SVM Support Vector Machines 支持向量機 聚類 降維 異常檢測 ...
2015-12-05 16:27 0 3258 推薦指數：
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5 Neural Networks (part two) content: 5 Neural Networks (part two) 5.1 cost function 5.2 Back Propagation 5.3 神經網絡總結 接上一篇4. ...
機器學習之神經網絡模型-下（Neural Networks: Representation）
3. Model Representation I 1 神經網絡是在模仿大腦中的神經元或者神經網絡時發明的。因此，要解釋如何表示模型假設，我們不妨先來看單個神經元在大腦中是什么樣的。 我們的大腦中充滿了如上圖所示的這樣的神經元，神經元是大腦中的細胞。其中有兩點值得我們注意，一是神經 ...
機器學習之神經網絡模型-上（Neural Networks: Representation）
在這篇文章中，我們一起來討論一種叫作“神經網絡”(Neural Network)的機器學習算法，這也是我碩士階段的研究方向。我們將首先討論神經網絡的表層結構，在之后再具體討論神經網絡學習算法。 神經網絡實際上是一個相對古老的算法，並且沉寂了一段時間，不過到了現在它又成為許多機器學習問題的首選技術 ...
機器學習入門16 - 多類別神經網絡 (Multi-Class Neural Networks)
原文鏈接：https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/multi-class-neural-networks/ 多類別分類，這種模型可從多種可能的情況中進行選擇。 1- 一對多 一對多提供了一種利用二元分類的方法 ...
【原】Coursera—Andrew Ng機器學習—Week 4 習題—Neural Networks 神經網絡
【1】 Answer：C 【2】 Answer：D 第二層要輸出四個元素a1 a2 a3 a4。輸入x有兩個，加一個x0是三個。所以是4 * 3 【3】 An ...
機器學習公開課筆記(4)：神經網絡(Neural Network)——表示
動機(Motivation) 對於非線性分類問題，如果用多元線性回歸進行分類，需要構造許多高次項，導致特征特多學習參數過多，從而復雜度太高。 神經網絡(Neural Network) 一個簡單的神經網絡如下圖所示，每一個圓圈表示一個神經元，每個神經元接收上一層神經元的輸出作為其輸入 ...
吳恩達機器學習筆記29-神經網絡的代價函數（Cost Function of Neural Networks）
假設神經網絡的訓練樣本有𝑚個，每個包含一組輸入𝑥和一組輸出信號𝑦，𝐿表示神經網絡層數，𝑆𝐼表示每層的neuron 個數(𝑆𝑙表示輸出層神經元個數)，𝑆𝐿代表最后一層中處理單元的個數。 將神經網絡的分類定義為兩種情況：二類分類和多類分類，二類分類 ...