七、神经网络 1.在参数很多时，非线性假说有弊端。 eg: 假设有3个特征值，含所有二次项的h为h=(θ0+θ1*x1^2+θ2*x1x2+θ3*x1x3+θ4*x2^2+θ5*x2x3+θ6*x3^2) 假设有n个特征值，若h含所有二次项，那么h的项数可近似为Ο(n^2 /2) 假设有n个特征值， ...
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2016-08-18 19:36:20
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注：本系列博客是博主学习Stanford大学 Andrew Ng 教授的《机器学习》课程笔记。博主深感学过课程后，不进行总结很容易遗忘，根据课程加上自己对不明白问题的补充遂有此系列博客。本系列博客包括线性回归、逻辑回归、神经网络、机器学习的应用和系统设计、支持向量机、聚类、将维、异常检测、推荐系统及大规模机器学习等内容...
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2015-08-13 14:24:48
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