Netural Network 介绍
如图，在非线性分类问题中，如果特征X少的话，如X1,X2两个，那么进行多项式的复杂度依然可在接受范围内，但是一旦特征多了比如X1-X100，如果要将这100个特征化为二项式 则需要大概5000个。多特征情况下，不适合logstic regression。
这是一个简单的Netural Network.（feedforward propagation）
图中的Sigmoid(logistic) activation function 就等于
在神经网络领域，θ有时候会被称为weights权重
在这里第一列称为input layer可以a(1)上标来表示该数组。第二列称为hidden layer 用a(2)上标表示，第三列output a(3)上标
j表示在哪个layer，i表示在那个layer的第几个，一般除output layer以外的layer都要在最上面加一个bias unit 也是a0下标
这个bias unit 恒等于1
这个表示一个θ数组，其数组的行和列数由上图底下公式算出，上图的θ为3X4数组，因为上图第二列有3个unit，而第一列需要加上bias unit来计算，所以就有3X4
向量化
这里的z用来代表g()里面那一大串为以后向量化做准备，可以用θ1 * X作为向量化
Simple Example
Multiclass-classification
one-vs-all
这里运用one-vs-all思想。y(i)上标是result class 其值是上述四种中的一种