在没有激励函数的情况下,输出和输入只是线性关系,甚至就算加上激励函数,那也是和整个输出的非线性关系.
当我感觉输出应该和某个特征为非线性关系时,该怎么办?
这里要用到一种叫多项式回归的办法:
其实也很简单,就是把原来的输入加一项,某个特征的幂次,质数,随便你.
假如原来的输入特征向量是:
现在我先对数据集进行一些处理,将其变为:
当然,我在吴恩达老师的课里还看到一种方法:
这两个方法的核心思想都是处理特征使模型更好.
总之不能无脑输入数据集,先有自己的一些判断和处理还是很重要的.
来源：CSDN
作者：oahuyil
链接：https://blog.csdn.net/realliyuhao/article/details/104121248