8.1 非线性假设

我们之前学的，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。

下面是一个例子：

　　当我们使用x1, x2 的多次项式进行预测时，我们可以应用的很好。 之前我们已经看到过，使用非线性的多项式项，能够帮助我们建立更好的分类模型。假设我们有非常多的特征，例如大于100个变量，我们希望用这100个特征来构建一个非线性的多项式模型，结果将是数量非常惊人的特征组合，即便我们只采用两两特征的组合(

8、神经网络：表述(Neural Networks: Representation)的更多相关文章

  1. Ng第八课：神经网络表述(Neural Networks: Representation)

    8.1  非线性假设 8.2  神经元和大脑 8.3  模型表示 1 8.4  模型表示 2 8.5  特征和直观理解 1 8.6  样本和直观理解 II 8.7  多类分类 8.1  非线性假设 无 ...

  2. Machine Learning - 第4周（Neural Networks: Representation）

    Neural networks is a model inspired by how the brain works. It is widely used today in many applicat ...

  3. 循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNN)介绍

    目录 1 什么是RNNs 2 RNNs能干什么 2.1 语言模型与文本生成Language Modeling and Generating Text 2.2 机器翻译Machine Translati ...

  4. （原创）Stanford Machine Learning (by Andrew NG) --- (week 4) Neural Networks Representation

    Andrew NG的Machine learning课程地址为:https://www.coursera.org/course/ml 神经网络一直被认为是比较难懂的问题,NG将神经网络部分的课程分为了 ...

  5. 吴恩达《深度学习》-第一门课 (Neural Networks and Deep Learning)-第三周：浅层神经网络(Shallow neural networks) -课程笔记

    第三周:浅层神经网络(Shallow neural networks) 3.1 神经网络概述(Neural Network Overview) 使用符号$ ^{[

  6. 吴恩达《深度学习》-第一门课 (Neural Networks and Deep Learning)-第四周：深层神经网络(Deep Neural Networks)-课程笔记

    第四周:深层神经网络(Deep Neural Networks) 4.1 深层神经网络(Deep L-layer neural network) 有一些函数,只有非常深的神经网络能学会,而更浅的模型则 ...

  7. 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 ...

  8. Neural Networks and Deep Learning 课程笔记（第三周）浅层神经网络(Shallow neural networks)

    3.1 神经网络概述(Neural Network Overview ) (神经网络中,我们要反复计算a和z,最终得到最后的loss function) 3.2 神经网络的表示(Neural Netw ...

  9. 卷积神经网络Convolutional Neural Networks

    Convolutional Neural Networks NOTE: This tutorial is intended for advanced users of TensorFlow and a ...

随机推荐

  1. 真正解决iframe高度自适应问题

    1.前言 解决iframe高度自适应问题有两种方法1.pym2.手动设置iframe的高度 本文主要是总结第二种实现方式,因为第一种pym.js插件我没用懂 如果使用iframe时,遇到以下的需求: ...

  2. 什么原因？全球许多网络提供商推迟部署IPv6

    全球许多网络提供商推迟部署IPv6,指出升级路由器和交换机的成本以及NAT为扩展IPv4地址所取得的令人印象深刻的成就. 这并没有阻止像澳门CTM这样的互联网服务供应商不要冒险,以此为榜样,并且满足终 ...

  3. Spring Boot整合Mybatis出现错误java.lang.IllegalStateException: Cannot load driver class:com.mysql.cj.jdbc.Driver

    错误描述: Caused by: java.lang.IllegalStateException: Cannot load driver class: com.mysql.cj.jdbc.Driver ...

  4. GDKOI2016总结——被虐之旅

    前言 一个被虐的旅程... 这次GDKOI的比赛虽然基本全上暴力,但是居然只有两道题得了分:30+30=60!我感觉整个人都不好了... day0 在去广州的路上,本来心情很好,但是坐在我斜后面的那位 ...

  5. visual studio 2017激活

    VS2017专业版和企业版激活密钥   Enterprise: NJVYC-BMHX2-G77MM-4XJMR-6Q8QF Professional: KBJFW-NXHK6-W4WJM-CRMQB- ...

  6. 五年双十一：SLS数据管道发展之路

    日志服务SLS是一款飞天团队自研产品,服务云上云下3W+客户,并在阿里经济体中作为日志数据的基础设施,在过去几年中经历多次双十一.双十二.新春红包锤炼.在2019双十一中: 服务阿里经济体3W+ 应用 ...

  7. 进阶：python3实现 插入排序

    一图胜千言,插入排序的核心逻辑如下: 将数据分成两半,前一半是已排好序的,后一半是待排序的 每次取后一半中的第一个数,在已排序的一半中,逆序依次比较,找到要插入的位置 记录插入的位置,在最后判断是否需 ...

  8. 多线程之同时更改数据问题--启用lock

    using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.T ...

  9. android 7.0适配（总结）

    file_paths.xml <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?><paths xmlns:andro ...

  10. web大文件下载+断点续传

    实现原理(1)首先获得下载文件的长度,然后设置本地文件的长度.(2)根据文件长度和线程数计算每条线程下载的数据长度和下载位置.如:文件的长度为6M,线程数为3,那么,每条线程下载的数据长度为2M,每条 ...