【吴恩达机器学习笔记】七、神经网络
七、神经网络1. 非线性假设在前面讨论逻辑回归问题时，我们提到了分类问题，而且可以通过对特征进行多项式展开，让逻辑回归支持非线性的分类问题，但是当特征量非常非常大时，这对计算机性能是一个很大的考验。举个例子，我们想要区分一幅图像是否是汽车图像，假定图像分辨率为50×50，且每个像素的灰...
吴恩达《机器学习》课程总结（9）神经网络的学习
9.1代价函数 （1）假设神经网络的训练样本有m个，每一个包含一组输入x和一组输出信号y，L表示神经网络的层数，Sl表示每一层的神经元个数，SL代表最后一层中处理单元的个数。 则代价函数为（同样不对θ0正则化）： 9.2反向传播算法 前向传播算法： 用δ表示误差，则δ（4）=a(4)-y 前一层的误差为： 再前一层的误差为： 。 输入层不存在误差。 每一层有了误差之后，即可分别进行求偏导...
吴恩达《机器学习》课程总结（8）神经网络表述
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