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神经网络是一种人工智能方法，用于教计算机以受人脑启发的方式处理数据。这是一种机器学习过程，称为深度学习，它使用类似于人脑的分层结构中的互连节点或神经元。它可以创建自适应系统，计算机使用该系统来从错误中进行学习并不断改进。因此，人工神经网络可以尝试解决复杂的问题，例如更准确地总结文档或人脸识别。神经网络的发展史可以追溯到上个世纪40年代和50年代。

逻辑回归是一种常用于分类问题的机器学习算法，尤其适用于二分类问题。它的基本思想是通过将线性回归模型的输出映射到一个概率范围内，来进行分类。具体来说，逻辑回归通过使用逻辑函数（也称为Sigmoid函数）将连续的输出转换为0到1之间的概率值，然后根据这个概率值进行分类决策。gz的函数如下：这里举个例子，比如肿瘤的大小x是特征，是否恶性的y为0或1。其中回归函数f的含义就是肿瘤的概率。

回顾一下上篇文章关于线性回归的介绍。我们了解了成本函数的概念，以及训练模型的最终目的是匹配到成本函数最小的情况 - 即三维坐标中的“碗底”对应二维平面，则是等高线图的最小椭圆中心。然而，生活中的实际情况，我们得到的成本函数的图形化会更为复杂。会出现多个“碗底”。我们需要初始确认一点，并且从这点开始，找到一条路径，最终走到我们的“碗底”。而这个过程，就需要一套算法来指导。我们称之为梯度下降算法（Gradient Descent）。

在初中数学学习中，一次函数是数学中的基础，对于理解直线的性质和函数的变化规律至关重要. 一次函数是指数学中的一种函数形式，其中 x 的最高次数为1。它通常表示为 y=kx+b，其中 k 是斜率， b 是 y 轴截距。这个函数描述了一条直线的特性，斜率决定了直线的倾斜程度，而截距则是直线与y 轴的交点在 y 轴上的坐标。线性回归模型y=wx+b 是统计学和机器学习领域中最基础、最常用的模型之一。它同样描述了自变量 x 和因变量 y 之间的线性关系。

机器学习的概念源于人类对于模仿和理解人类学习过程的渴望。想象一下，当我们教孩子学习区分苹果和橙子时，我们不是向他们详细解释每种水果的特征，而是通过展示大量的例子来帮助他们理解。机器学习的目标与此类似，它试图通过向计算机展示大量的数据样本，使计算机能够从中学习并提取规律，从而做出准确的预测或执行特定任务。换句话说，机器学习是一种让计算机从数据中学习的方法，而不需要显式地编写规则或指令。