包括planar_utils.py、testCases.py以及作业L1-3.ipynb

该代码提供了一个基本示例，说明如何使用遗传算法、粒子群和模拟退火对单层（浅层）神经网络进行超参数优化。

浅层神经网络的缺陷 于是，20世纪90年代，有更多各式各样的浅层模型相继被提出，比如只有一层隐层节点的支撑向量机（SVM，Support Vector Machine）和Boosting，以及没有隐层节点的最大熵方法（例如LR，Logistic Regression）等，在很多应用领域取代了传统的神经网络。 显然，这些浅层结构算法有很多局限性：在有限样本和计算单元情况下对复杂函数的表示能力有限，针对复杂分类问题其泛化能力受到一定的制约。更重要的是，浅层模型有一个特点，就是需要依靠人工来抽取样本的特征。然而，手工地选取特征是一件非常费力的事情，能不能选取好很大程度上靠经验和运气。 能不能自动地学习一些特征呢？

深度学习网络课程-浅层神经网络代码，博客地址： https://blog.csdn.net/sinat_18131557/article/details/98366429

第一课第三周浅层神经网络编程作业，两个文件，亲测可用！