神经网络
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举一个监督学习的例子，假设我们有训练样本集 <math>\textstyle (x(^ i),y(^ i))</math> ，那么神经网络算法能够提供一种复杂且非线性的假设模型 <math>\textstyle h_{W,b}(x)</math> ，它具有参数 <math>\textstyle W, b</math> ，可以以此参数来拟合我们的数据。 | 举一个监督学习的例子，假设我们有训练样本集 <math>\textstyle (x(^ i),y(^ i))</math> ，那么神经网络算法能够提供一种复杂且非线性的假设模型 <math>\textstyle h_{W,b}(x)</math> ，它具有参数 <math>\textstyle W, b</math> ，可以以此参数来拟合我们的数据。 | ||
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为了描述神经网络，我们先从最简单的神经网络讲起，这个神经网络仅由一个“神经元”构成，以下即是这个“神经元”的图示： | 为了描述神经网络，我们先从最简单的神经网络讲起，这个神经网络仅由一个“神经元”构成，以下即是这个“神经元”的图示： | ||
