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吴恩达机器学习笔记9——神经网络学习

第9章 神经网络学习

1，非线性假设

吴恩达机器学习笔记9——神经网络学习_第1张图片

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对于非线性假设，特征数目特别多时，采用logisitic进行分类，容易过拟合，而且计算成本过高。所以要采用神经网络。

2，神经元和大脑

3，模型展示I

bias unit 偏置单元

weights parameters二者同义词

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4，模型展示II

前向传播模型，向量化。

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后部分其实就是Logistic回归。

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输入层也可以是非线性特征。

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其他的前向传播架构

5，例子与直觉理解

神经网络中的某个神经元是如何进行逻辑运算的。

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6，例子与直觉理解

神经网络是怎样计算复杂的非线性假设模型的。

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7，多元分类

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