神经网络模型建立在很多神经元之上,每一个神经元又是一个个学习模型。这些神经元
(也叫激活单元,activation unit)采纳一些特征作为输出,并且根据本身的模型提供一个输
出。下图是一个以逻辑回归模型作为自身学习模型的神经元示例,在神经网络中,参数又可
被成为权重(weight)。

我们设计出了类似于神经元的神经网络,效果如下:

其中

吴恩达机器学习笔记24-神经网络的模型表示1(Model Representation of Neural Network I)的更多相关文章

  1. 吴恩达机器学习笔记(六) —— 支持向量机SVM

    主要内容: 一.损失函数 二.决策边界 三.Kernel 四.使用SVM (有关SVM数学解释:机器学习笔记(八)震惊!支持向量机(SVM)居然是这种机) 一.损失函数 二.决策边界 对于: 当C非常 ...

  2. Coursera-AndrewNg(吴恩达)机器学习笔记——第四周编程作业(多分类与神经网络)

    多分类问题——识别手写体数字0-9 一.逻辑回归解决多分类问题 1.图片像素为20*20,X的属性数目为400,输出层神经元个数为10,分别代表1-10(把0映射为10). 通过以下代码先形式化展示数 ...

  3. 吴恩达机器学习笔记(四) —— BP神经网络

    主要内容: 一.模型简介 二.一些变量所代表的含义 三.代价函数 四.Forward Propagation 五.Back Propagation 六.算法流程 待解决问题: 视频中通过指出:当特征变 ...

  4. [吴恩达机器学习笔记]12支持向量机5SVM参数细节

    12.支持向量机 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考资料 斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记 by 黄海广 12.5 SVM参数细节 标记点选取 标记点(landma ...

  5. [吴恩达机器学习笔记]11机器学习系统设计3-4/查全率/查准率/F1分数

    11. 机器学习系统的设计 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考资料 斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记 by 黄海广 11.3 偏斜类的误差度量 Error Metr ...

  6. Machine Learning——吴恩达机器学习笔记(酷

    [1] ML Introduction a. supervised learning & unsupervised learning 监督学习:从给定的训练数据集中学习出一个函数(模型参数), ...

  7. [吴恩达机器学习笔记]14降维5-7重建压缩表示/主成分数量选取/PCA应用误区

    14.降维 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 14.5重建压缩表示 Reconstruction from Compressed Representation 使用PCA,可以把 ...

  8. [吴恩达机器学习笔记]12支持向量机3SVM大间距分类的数学解释

    12.支持向量机 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考资料 斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记 by 黄海广 12.3 大间距分类背后的数学原理- Mathematic ...

  9. [吴恩达机器学习笔记]12支持向量机2 SVM的正则化参数和决策间距

    12.支持向量机 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考资料 斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记 by 黄海广 12.2 大间距的直观理解- Large Margin I ...

  10. [吴恩达机器学习笔记]12支持向量机1从逻辑回归到SVM/SVM的损失函数

    12.支持向量机 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考资料 斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记 by 黄海广 12.1 SVM损失函数 从逻辑回归到支持向量机 为了描述 ...

随机推荐

  1. php核心技术与最佳实践(笔记一)

    1.1面向对象的型与本 类是对象的抽象组织,对象是类的具体存在. 1.1.1对象的形 <?php class Person{ public $name; public $gender; publ ...

  2. Swoole 网络通信协议,固定包头。

    网络通信过程中,可能会出现分包和合包的情况.具体情况如https://wiki.swoole.com/wiki/page/484.html文档所讲的.这里测试了下固定包头的协议.示例代码如下 1.解包 ...

  3. 人脸检测(1)——HOG特征

    一.概述 前面一个系列,我们对车牌识别的相关技术进行了研究,但是车牌识别相对来说还是比较简单的,后续本人会对人脸检测.人脸识别,人脸姿态估计和人眼识别做一定的学习和研究.其中人脸检测相对来说比较简单, ...

  4. 1,fiddler的工作原理和安装

    1,工作原理就是通过设置代理监控客户端和服务端的协议 2,fiddler的安装 1,官方的下载地址:https://www.telerik.com/download/fiddler 一步步安装即可 2 ...

  5. CAS SSO单点登录实例

    1.因为是本地模拟sso环境,而sso的环境测试需要域名,所以需要虚拟几个域名出来,步骤如下: 2.进入目录C:\Windows\System32\drivers\etc 3.修改hosts文件 12 ...

  6. WebService CXF知识总结

    2018-10-23 <wsdl:service name="Iptv3aBasicService"> 客户端client信息,CXF会生成一个名为Iptv3ABasi ...

  7. Jackson注解简介

    1.注解: @JsonInclude(JsonInclude.Include.NON_NULL) 1.如果放在属性上,如果该属性为NULL则不参与序列化 ;2.如果放在类上,那对这个类的全部属性起作用 ...

  8. 移动端比较好用的滑动条 vue-slider-component

    安装: npm install vue-slider-component <template> <div> <vue-slider v-model="value ...

  9. ES部署报错 max file size 和 kibana 报错File size limit exceeded

    启动失败一 ERROR: [2] bootstrap checks failed [1]: max file descriptors [4096] for elasticsearch process ...

  10. Effective Java -- 使可变性最小化

    为了使类成为不可变的,应该遵循以下五条原则: 1. 不要提供任何会下盖对象状态的方法 2. 保证类不会被扩展 3. 使所有的域都是final的 4. 使所有的域都成为私有的 5. 确保对于任何可变组件 ...