主要学习神经网络基础和深度学习
一、处理训练集
有一个包含m个样本的训练集，不用for循环处理
二、逻辑回归
适用于二分类问题
为什么需要代价函数
为了让模型通过学习调整参数，你需要给予一个m样本的训练集，这会让你在训练集上找到参数w和参数b,，来得到你的输出。
作为二分类问题，得到的结果应该是将线性输出转换为非线性输出后的结果，用sigmoid函数进行线性转化为非线性。
sigmoid函数：
image.png
损失函数
来衡量预测输出值和实际值有多接近
在逻辑回归中用到的损失时函数
梯度下降法
在你测试集上，通过最小化代价函数（成本函数）J(w,b)来训练的参数w和b
导数：
学过，略
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