吳恩達機器學習筆記五_多元分類和神經網絡
為什么要使用神經網絡 在筆記三中，曾提到非線性擬合的問題。當時是通過構造特征向量，即由兩個或以上的變量構造一個新的變量，增加\(\theta\)的維度，以擬合出更細膩的曲線。下面是課件中類似的例子： 可以看到，隨着變量即數據集的維度增加，這種做法將會導致“維度災難”，越來越不可行。就上 ...
原文：吳恩達機器學習筆記（四） —— BP神經網絡
主要內容： 一.模型簡介 二.一些變量所代表的含義 三.代價函數 四.Forward Propagation 五.Back Propagation 六.算法流程 待解決問題： 視頻中通過指出：當特征變多時 或者非線性 ，利用logistic回歸模型解決問題將導致計算量很大，即算法復雜度很高。然后就此引出神經網路，所以說神經網路在解決多特征 或者非線性 問題上是比logistic回歸更優的。但為什 ...
2018-07-17 10:07 0 2615 推薦指數：
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