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吴恩达deeplearning.ai笔记神经网络和深度学习——神

吴恩达deeplearning.ai笔记神经网络和深度学习——神

作者: 数学狗立志做程序圆 | 来源:发表于2018-10-13 16:27 被阅读0次

1.二分类问题

  • Logistic Regression就是一个二分类问题；
  • 二分类问题的目标就是输入一个数据集，通过学习得到一个分类器，预测得出数据是0或是1，也就是视频中所说，输入64\times64\times3的像素矩阵，输出图片得到是猫(y=1)或非猫(y=0)。

Notation符号说明

  • 样本：(x,y)，训练样本包含m个；
  • 输入数据：X\in \mathbb{R}^{n_x\times m}；
  • 输出：y \in \lbrace 0,1 \rbrace，目标值属于0，1分类；

2. Logistic Regresion

逻辑回归中，预测值用概率形式表示：\hat h=P(y=1|x)，0\leq\hat h\leq 1表示输出值为1的概率；
然而一般情况下，预测值常用线性函数表示：\hat y=w^Tx+b，此时，\hat y远大于1，故引入sigmoid函数，此时，预测值：\hat y=\sigma(w^Tx+b) \sigma (z)=\frac{1}{1+e^{-z}}


由图看出，

5. m个训练样本的梯度下降

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