這是典型的三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本構(gòu)成弯洗，Layer L1是輸入層紧帕，Layer L2是隱含層捺氢，Layer L3是隱輸出蹲姐，我們現(xiàn)在手里有一堆數(shù)據(jù){x1,x...

這是典型的三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本構(gòu)成，Layer L1是輸入層方灾，Layer L2是隱含層滤祖，Layer L3是隱輸出，我們現(xiàn)在手里有一堆數(shù)據(jù){x1,x...

擬合問題： 還是來看預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)的這個(gè)例子棍潘，我們先對(duì)該數(shù)據(jù)做線性回歸恃鞋，也就是左邊第一張圖。如果這么做亦歉，我們可以獲得擬合數(shù)據(jù)的這樣一條直線恤浪，但是，實(shí)際...

邏輯回歸提出的原因： 對(duì)于分類問題肴楷，為什么不能用我們之前學(xué)習(xí)的線性回歸算法來解決呢水由？有以下兩點(diǎn)： 1：不能很好地說明實(shí)際情況的真正意義 2：函數(shù)...

假設(shè)函數(shù)： 參數(shù)：θ 特征量：x 代價(jià)函數(shù)： 梯度下降算法：下圖為梯度下降的目的，找到J（θ）的最小值赛蔫。 其實(shí)砂客，J(θ)的真正圖形是類似下面這樣...