机器学习笔记（四）神经网络的基本概念
作者：互联网
Neural networks（神经网络）
1、问题背景：
在计算机视觉处理中，50*50的图片有2500个像素点，对于所有“xi*xj”二次项特征值有2500*2500/2 ≈ 300万，特征过多导致过拟合。
2、模型：
如果第 j 层有 sj 个神经元，第 j+1 层有 sj+1 个神经元，那么 θ(j) 是 sj+1*(sj+1) 维。
3、数学定义：
正向激励通式：
4、举例：
5、多类别分类情况：
当hθ(x) = [1 0 0 0]T，为行人；
当hθ(x) = [0 1 0 0]T，为车；
当hθ(x) = [0 0 1 0]T，为摩托；
等等
最终的结果形如：
标签：层有,笔记,50,sj,神经网络,神经元,基本概念,2500 来源： https://www.cnblogs.com/orangecyh/p/11685294.html