2019年10月15日
8、神经网络：表述(Neural Networks: Representation)
摘要： 8.1 非线性假设 我们之前学的，无论是线性回归还是逻辑回归都有这样一个缺点，即：当特征太多时，计算的负荷会非常大。 下面是一个例子： 当我们使用x1, x2 的多次项式进行预测时，我们可以应用的很好。 之前我们已经看到过，使用非线性的多项式项，能够帮助我们建立更好的分类模型。假设我们有非常多的特征 阅读全文
posted @ 2019-10-15 16:46 小新和风间 阅读(580) 评论(0) 推荐(0) 编辑