神经元——最小神经网络

二分类罗技斯蒂回归模型

神经元——最小的神经网络

最后一项的+1乘b

W是权重

x是特征

f是激活函数：给计算出的内积进行非线性的变换

b是偏置

概率是0，1之间可以用这个模型

最小的神经网络

神经网络包括神经元，逻辑回归模型，神经网络训练。

神经元是最小的神经网络，它包括多个输入，一个输出。公式中包含权重、激活函数、特征和偏置。

具体的神经元例如激活函数sigmoid,二分类逻辑斯蒂回归模型

好像理解了 ，这是其中一个函数，概率他为什么只有1和0 。那么为什么在

-6---+6之间最陡峭。另外难道它能把X均值了

分类b的作用

神经网络简介

偏置偏置偏置

1. 逻辑斯底回归模型在深度学习出现之前是最赚钱的一个算法。为什么最赚钱呢？因为百度、谷歌的主要现金业务广告点击率预估在深度学习出现之前就用的这个模型，所以说是最赚钱的。

2. 神经元——最小的神经网络

如上图所示，W和b定义的是一个分类线或分类面，看下图:

3.二分类逻辑斯底回归模型：

神经元既是最小的神经网络，由多个输入对应不同的权重而得到不同输出的结构

神经元：最小的神经网络

神经元-逻辑斯底回归模型

w权重、x特征、b偏置、f激活函数

H（a）是计激活函数。

a啊啊啊啊啊

sssss

二分类逻辑斯谛回归模型

神经元例子

最小神经网络---神经元

神经网络解释

神经网络--神经元

神经元是最小的神经网络

二分类逻辑斯蒂回归模型

神经元转变为函数实例

 神经元输入到输出的计算过程

深度学习基础——神经网络

神经元——神经网络的最小结构，多个神经元组合成神经网络

神经元·经过设置后会变成一个模型，叫逻辑回归模型

神经网络训练：得知神经网络结构后如何调整参数，使得神经网络能够在数据上学到规律、作出合理预测