吳恩達《機器學習》 --- 神經網路
待到秋來九月八，我花開後百花殺。
沖天香陣透長安，滿城盡帶黃金甲。
不知怎的寫到這篇文章的時候突然想起了這首詩，想想用這首詩來形容神經網路之於機器學習中一時無兩的地位一點也不過分，特別是在當前這麼一個情況下，真是“滿城”都是神經網路啊！
吳恩達在Coursera上《機器學習》這個課程中對於神經網路的內容講的並不是很多，考慮到神經網路的計算複雜性sklearn對其的支援也不是很好，反正後面我們也會專門詳細的梳理神經網路的相關內容，這裡還是以吳恩達老師的課程為主吧。
模型假設
神經元模型如圖所示：對於輸入
看完了神經元來看神經網路：下圖所示的神經網路包含三層，分別是輸入層，隱藏層和輸出層，對於多層神經網路出去輸入層和輸出層都叫隱藏層。
那麼神經網路究竟幹了件什麼事呢，用數學公式表達就是：
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