1.introduce
当属性增多时，由于我们的特征可以取属性的多项式组合，代价将呈指数增长，很难计算。因此，我们需要一种合适的方法来解决特征变量过多的问题。
由此我们从人的大脑与神经元开始，实验表明，人的大脑不同皮层均具有学习能力，并非仅仅能够完成本区域固定的任务。例如，将视觉信号接入听觉皮层，听觉皮层一样可以完成处理视觉信号的任务。神经元有一个轴突和若干树突。若干树突接受来此其他神经元的信号，本神经元处理后通过轴突发向其他神经元。由此，衍生出神经网络。
2. 神经网络
整个神经网络分为：输入层，隐藏层，输出层。每一层接受从上一层传递的数据，并通过激活函数后传向下一层，最终得到输出结果。
当神经网络进行多（n）分类任务时，其假设函数设置为n*1矩阵即可。
3.神经网络的简单举例
我们举一个识别手写数字0-9的例子。在本例中，训练集有5000个样本，其中每张样本图片为一张20*20像素的灰度图像。神经网络共三层，分为输入层，隐藏层，输出层。输入层为400个节点，隐藏层25个节点（不包括偏置节点），输出层有9个输出节点。
z1 = [ones(size(X,1), 1), X] * Theta1'; a2 = sigmoid(z1); z2 = [ones(size(a2,1), 1), a2] * Theta2'; a3 = sigmoid(z2); [probability, p] = max(a3, [], 2);