神经网络学习算法 就是模拟人的神经元的工作状态 当特征非常多的时候，用线性回归或者逻辑回归会导致损失函数非常的庞大 例如：当含有n个特征的时候，代价函数中还有\(n^2\)个式子 为了避免过拟合，因此神经网络学习算法出现了 原理 输入层--->激活层（隐藏层）--->输出层 输入调整-->激活处理-->输出结果 来源：https://www.cnblogs.com/gaowenxingxing/p/12285120.html 标签 神经网络算法 人工智能
