（4）Neural Networks: Representation
Machine Learning系列，转载自
http://blog.csdn.net/xuexiang0704/article/details/8934300
以下内容源自coursera上的machine learning，同时参考了Rachel-Zhang的博客(http://blog.csdn.net/abcjennifer)
在讲完了logisitc regression 和 linear regression的两种常用方法后，考虑到一些弊端，我们需要进一步了解其他的机器学习方法，
摘要：
（一）（二）:是让我们了解神经网络的一些基本概念;
（三）（四）Neuronsand the Brain I & II:神经网络每一层的工作原理及运算公式.（本节最重要的部分）
（五）（六）Examplesand Intuitions I & II：神经网络怎样进行复杂逻辑运算，即complex hypothesis
（七）
MulticlassClassification：
前面讲的都是针对二类的，多类的应该这么办？正文：
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（一）Nonlinear hypothesis：
前面讲的linearregression和logistic regression都是针对特征数比较小的。但是，如果特征数比较大呢？如果还用上述两种方法就会显得力不从心，因为不仅运算得慢，还有可能overfitting。
这张图片的boundarydecision是粉红色的曲线，如果用logistic regression就有很大可能造成overfitting。
总之，对于某些情况，前面讲的两种方法已经不适用于分类的。那用什么呢？先给出答案：神经网络
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该节讲了神经网络的起源发展衰退而今又兴起等等。又给了一些amazing的图片，应用等。有兴趣的同学，可以自己上网查查这些好玩的东西。
（因为没有实质性的内容，就是给一个概念，所以就没有截图了。）
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（三）Neuronsand the Brain I & （四）Neurons and the Brain II
这里不讲神经网络和我们人脑作用的相似之处。直接给出神经网络是如何做的。
1. 给出一个最简单的logistic uint：
（这里只有两层，第一层就是x0，x1,x2,x3,称为输入层；第二层就是棕色的圈，称为输出层）
2.下面给出最基本的三层模型，并具体看看如何一层一层往下做的。
（注意下面的两幅图是神经网络刚开始比较重要的图，它们说明了具体的工作原理！要是没看懂的话，请务必一遍一遍看直到看懂！！）
我们先不讲公式是如何做的。先来了解上坐标，下坐标以及
的含义。
（1）.首先记住，任何字母的上坐标就是代表着第几层！（如果是1代表输入层，2代表隐藏层等）。
（2）.下坐标，代表着某一层的第几个。
（3）.是一个矩阵(
矩阵的大小由第j层和第j+1层的个数决定！)。细心的同学会发现，这个的下坐标不仅仅是一个数字，是两个数字组成的。其实这些数字可以理解成数组中的横坐标和纵坐标，只不过这里的横坐标从1开始，纵坐标从0开始（为什么从0开始呢？后面的那张图我们会讲到）
讲完了三者的含义，就应该分析公式是如何推出来了。
先来解释上面提到的疑惑：为什么纵坐标从0开始？
这张图左上角的和上面左上角的那张图，实质上是一样的，只不过在每一层的最上面加了一个1，这就像logistic regression一样在每一个特征前面都加一个1一样的道理。其实这就是上面我说的为什么纵坐标从0开始.
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（五）Examplesand Intuitions I （六）Examples and Intuitions II
各位都知道或，与，非操作吧。
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