【吴恩达深度学习】

第一周

1、修正线性单元ReLU

第二周、Logistic回归

1、样本矩阵X:

是一个m*nx的矩阵,表示m个样本(一个竖列代表一个样本),每个样本有nx个特征。

2、标签矩阵Y:[y1,y2,y3,ym]

m个训练样本分别对应的标签。

3、模型

X为输入样本, 为预测值输出,

4、损失函数

定性分析:y=1时, 越大损失函数越小

y=0时, 越小顺势函数越小

为什么损失函数不用 因为是非凸的,梯度下降时可能有多个局部最优值。

5、成本函数

损失函数是针对一个样本的情况,成本函数是针对整个样本的情况,是每个样本损失函数的平均值。

6、梯度下降,迭代

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