小結一下使用神經網路時的步驟：
網路結構：第一件要做的事是選擇網路結構，即決定選擇多少層以及決定每層分別有多
少個單元。
第一層的單元數即我們訓練集的特徵數量。
最後一層的單元數是我們訓練集的結果的類的數量。
如果隱藏層數大於1，確保每個隱藏層的單元個數相同，通常情況下隱藏層單元的個數
越多越好。
我們真正要決定的是隱藏層的層數和每個中間層的單元數。
訓練神經網路：
1. 引數的隨機初始化
2. 利用正向傳播方法計算所有的ℎ
吳恩達機器學習筆記
為了解決實際生活中的問題，我們通常需要乙個數學模型。比如，小明有乙個房子 他想賣掉房子 為了知道房子的 小明收集了該地區近兩年的房屋交易 他發現房屋 與房屋大小呈正相關，所以他畫了了一幅圖 小明的房屋大小用紅色的 代替。可見和小明房屋一樣大小的房子並不存在，而類似的房屋 又有很大差別，如此小明決定用...
吳恩達機器學習筆記
sigmoid啟用函式 0，1 x 0,y 0.5 tanh啟用函式 1，1 x 0,y 0 relu啟用函式 x 0,y 0 x 0,y x sigmoid啟用函式 除了輸出層是乙個二分類問題基本不會用它。tanh啟用函式 tanh是非常優秀的，幾乎適合所有場合。relu啟用函式 最常用的預設函式...
吳恩達機器學習筆記（1）
1 用來進行資料探勘 2 讓機器進行自我學習 3 能對使用者進行個性化定製的應用程式 4 了解人類大腦的執行機制 arthor samuel的定義 是在沒有對機器進行明確的程式設計的情況下讓機器具有自主學習的能力。學習演算法主要分為兩大類，監督學習演算法和非監督學習演算法。監督學習演算法就是明確告訴...