第三章 神经网络
- 机器学习的问题大体上可以分为回归问题和分类问题；
- sigmoid函数
h(x) = 1/(1+exp(-x))
exp(-x)表示
可用 math.exp(-x) 计算
图形： - ReLU函数
h(x) = x (x > 0)
h(x) = 0 (x <=0)
图形： softmax函数
分子是输入信号的指数函数，分母是所有输入信号指数函数的和；
**函数
一般地，回归问题可以使用恒等函数；二元分类问题可以使用sigmoid函数；多元分类问题可以使用softmax函数；
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