无论是线性回归还是逻辑回归都有这样一个缺点，即：当特征太多时，
计算的负荷会非常大。
比如识别图像，是否是一辆汽车，可能就需要判断太多像素。
这时候就需要神经网络。

神经网络是模拟人类大脑的神经网络，由神经元，输入树突，输出树突构成。
由此设计神经网络模型：

x1,x2,x3是输入单元，将原始数据给他们，

机器学习（六）--------神经网络(Neural Networks)的更多相关文章

  1. Stanford机器学习笔记-4. 神经网络Neural Networks (part one)

    4. Neural Networks (part one) Content: 4. Neural Networks (part one) 4.1 Non-linear Classification. ...

  2. Andrew Ng机器学习 四：Neural Networks Learning

    背景:跟上一讲一样,识别手写数字,给一组数据集ex4data1.mat,,每个样例都为灰度化为20*20像素,也就是每个样例的维度为400,加载这组数据后,我们会有5000*400的矩阵X(5000个 ...

  3. Stanford机器学习笔记-5.神经网络Neural Networks (part two)

    5 Neural Networks (part two) content: 5 Neural Networks (part two) 5.1 cost function 5.2 Back Propag ...

  4. 机器学习之Artificial Neural Networks

    人类通过模仿自然界中的生物,已经发明了很多东西,比如飞机,就是模仿鸟翼,但最终,这些东西会和原来的东西有些许差异,artificial neural networks (ANNs)就是模仿动物大脑的神 ...

  5. 斯坦福机器学习视频笔记 Week4 & Week5 神经网络 Neural Networks

    神经网络是一种受大脑工作原理启发的模式. 它在许多应用中广泛使用:当您的手机解释并理解您的语音命令时,很可能是神经网络正在帮助理解您的语音; 当您兑现支票时,自动读取数字的机器也使用神经网络. Non ...

  6. Andrew Ng机器学习 三：Multi-class Classification and Neural Networks

    背景:识别手写数字,给一组数据集ex3data1.mat,,每个样例都为灰度化为20*20像素,也就是每个样例的维度为400,加载这组数据后,我们会有5000*400的矩阵X(5000个样例),会有5 ...

  7. Stanford机器学习---第五讲. 神经网络的学习 Neural Networks learning

    原文 http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7758797 本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归.多参数的线性回归 ...

  8. Stanford机器学习---第四讲. 神经网络的表示 Neural Networks representation

    原文 http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7749309 本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归.多参数的线性回归 ...

  9. 今天开始学模式识别与机器学习(PRML)，章节5.1，Neural Networks神经网络-前向网络。

    今天开始学模式识别与机器学习Pattern Recognition and Machine Learning (PRML),章节5.1,Neural Networks神经网络-前向网络. 话说上一次写 ...

随机推荐

  1. this泛指函数的上下文

    this泛指函数的上下文 当前函数运行的类型上下文.

  2. MySQL 联表查询

    关系型数据库,免不了表之间存在各种引用与关联.这些关联是通过主键与外键搭配来形成的.所以,取数据时,很大情况下单张表无法满足需求,额外的数据则需要将其他表加入到查询中来,这便是 JOIN 关键字完成的 ...

  3. java基础(29):JDBC、DBUtils

    1. JDBC 1.1 JDBC概述 JDBC(Java Data Base Connectivity,java数据库连接)是一种用于执行SQL语句的Java API,可以为多种关系数据库提供统一访问 ...

  4. Flask 教程 第三章：Web表单

    本文翻译自 The Flask Mega-Tutorial Part III: Web Forms 这是Flask Mega-Tutorial系列的第三部分,我将告诉你如何使用Web表单. 在第二章中 ...

  5. SSRS 报表开发过程中,除数为0的处理

    这里仅供记录,方法并非原创 在SSRS报表开发过程中,我们经常会遇到除数为0的计算 一般来说,我们都是通过IIF来进行处理,比如: =IIF(B=0,0,A/B) 但实际效果,则是,如果B=0的时候, ...

  6. C语言中的volatile关键字简介

    C语言中的volatile关键字简介: (1)含义:         volatile关键字的意思是可能会被外来的意想不到的改变.它的作用是:优化器在使用该关键字定义的变量时,直接从内存中读取原始的数 ...

  7. [转]关于maven pom.xml中dependency type 为pom的应用

    原文地址:http://blog.csdn.net/yao123long/article/details/49925659 dependency为什么会有type为pom,默认的值是什么?depend ...

  8. Python—变量详解

    变量赋值 a = 1 b = 2 c = 3 print a, b, c # 1 2 3 a = b = c = 1 print a, b, c # 1 1 1 a, b, c = 1, 2, 3 p ...

  9. Lnmp架构部署动态网站环境.2019-7-3-1.3

    Php安装 一.安装准备 1.Php依赖包 [root@Lnmp tools]# yum install -y zlib libxml libjpeg freetype libpng gd curl ...

  10. postman---postman简单介绍

    有小伙伴们想要了解postman,今天它来了,不要问它到底有多强大,自古免费好用即是王道,它不仅仅是开发接口强大的调试工具,还是测试接口的居家必备,它不仅仅可以把需要调用的接口保存下来方便调用,还可以 ...