吳恩達機器學習筆記 —— 9 神經網絡學習
本章講述了神經網絡的起源與神經元模型，並且描述了前饋型神經網絡的構造。
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在傳統的線性回歸或者邏輯回歸中，如果特征很多，想要手動組合很多有效的特征是不現實的；而且處理這麽大的特征數據量，計算上也很復雜。
神經網絡最開始起源於生物信息中的大腦，在上世紀80-90年代的時候很火，後來就沒什麽消息了。在神經網絡中，充滿了下面的這種神經元，信號從樹突中傳進來，經過細胞核，然後沿著軸突傳送出去。神經元彼此連接，就形成了神經網絡。
下面是一個神經元的表示，增加一個x0固定為1，他的參數就是bias偏置項。激活函數有很多種，最常用的是sigmoid函數。
下面是一個多層的神經網絡，第一層是輸入層，第二層是隱含層，最後一層是輸出層。
所以最終的hθ的值是從前面每一個輸入和參數確定的
基於神經元系統可以表示AND等問題
多分類問題其實就是針對神經網絡最後一層有多個輸出
吳恩達機器學習筆記 —— 9 神經網絡學習
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