7、神经网络（Neural Networks）
7.1、非线性假设
参考视频: 8 - 1 - Non-linear Hypotheses (10 min).mkv
之前我们已经看到过，使用非线性的多项式项，能够帮助我们建立更好的分类模型。
但当特征数量过多时，普通的逻辑回归模型，不能有效地处理这么多的特征，即复杂的非线性问题，我们需要寻找其他的方法，这时候我们需要神经网络。
7.2、模型表示
7.3、简单神经网络模型示例
7.4、多分类问题神经网络模型
7.5、代价函数
参考视频: 9 - 1 - Cost Function (7 min).mkv
7.6、反向传播算法
参考视频: 9 - 2 - Backpropagation Algorithm (12 min).mkv
参考：神经网络BP反向传播算法原理和详细推导流程
https://blog.csdn.net/qq_32865355/article/details/80260212
7.7、梯度检验
参考视频: 9 - 5 - Gradient Checking (12 min).mkv
7.8、随机初始化
参考视频: 9 - 6 - Random Initialization (7 min).mkv
7.8、小结
本博客主要引用文章如下：
作者：黄海广
链接：斯坦福大学2014机器学习教程个人笔记（V5.4）
来源：PDF
作者：Z_y_forever
链接：https://blog.csdn.net/qq_32865355/article/details/80260212
来源：CSDN
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