需要记住的经验之谈： 当你在编写神经网络或逻辑回归时，都要尽可能避免使用显示的for循环，有时候无法完全避免for循环，但如果能使用内置函...

向量化是一项让你的代码变得更高效的艺术，在深度学习的应用中，你可能会遇到大量训练数据。 什么是向量化： 如果你有一个非向量化的实现，你将会做一些...

我们关心得J（w,b）是一个平均函数，这个损失函数L。 a^i是训练样本的预测值 以上是对于单个例子的逻辑回归。 我们可以初始化J=0，dw1 ...

如果要对一个例子进行梯度下降，需要用公式算出dz,然后算出dw1、dw2、db， 然后进行更新w1、w2、b 我们关心得J（w,b）是一个平均函...

代价函数J可以衡量你的参数W和b在训练集上的效果。要使得参数w和b设置合理自然地想到要去找到使得代价函数J（w,b）尽可能小所对应的w和b...

2.3logitic回归损失函数 学习损失函数和误差函数可以用来检测算法运行情况，如在算法输出时定义损失，yhat和实标y有可能是一个或半...

2.2逻辑回归 使用这种学习算法会得到的输出标签y，y在监督学习问题中全是0或者1，因此这是一种针对二分类问题的算法。 给定的输入...