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深度学习与强化学习(九)二分逻辑回归

深度学习与强化学习(九)二分逻辑回归

作者: 循梦渡 | 来源:发表于2020-05-22 10:42 被阅读0次

输入x   (nx,m)

输出y  (1,m)

参数w    m维   参数b  一维

损失函数  定义为误差平方的话 容易变成非凸问题

损失函数定义在单个样本上的表现   Loss Function

成本函数  Cost Function  衡量在全体样本上的表现   J  一般可以理解为所有样本的损失函数和,是这一组参数的总成本

学习率是梯度下降时的变化率:

在每次迭代中

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