在神经网络中，假如有m个训练集，我们想把他们加入训练，第一个想到得就是用一个for循环来遍历训练集，从而开始训练。但是在神经网络中，我们换一个计算方法，这就是 前向传播和反向传播。

　对于逻辑回归，就是找出合适得参数w和b，在二分类中，输出得结果是0或者1，所以我们得假设函数得输出应该在0，1之间。那么线性肯定是不合适的。我们称输出结果在0，1之间的函数为 S 函数（sigmoid 函数）。

　　

　　那么逻辑回归的代价函数又是什么呢？ 为了训练逻辑回归模型的参数参数

[Deep Learning] 神经网络编程基础 (Basics of Neural Network Programming) - 逻辑回归-梯度下降-计算图的更多相关文章

  1. 吴恩达《深度学习》-第一门课 (Neural Networks and Deep Learning)-第二周：(Basics of Neural Network programming)-课程笔记

    第二周:神经网络的编程基础 (Basics of Neural Network programming) 2.1.二分类(Binary Classification) 二分类问题的目标就是习得一个分类 ...

  2. Neural Networks and Deep Learning 课程笔记（第二周）神经网络的编程基础 (Basics of Neural Network programming)

    总结 一.处理数据 1.1 向量化(vectorization) (height, width, 3) ===> 展开shape为(heigh*width*3, m)的向量 1.2 特征归一化( ...

  3. 吴恩达深度学习笔记1-神经网络的编程基础(Basics of Neural Network programming)

    一:二分类(Binary Classification) 逻辑回归是一个用于二分类(binary classification)的算法.在二分类问题中,我们的目标就是习得一个分类器,它以对象的特征向量 ...

  4. [C1W2] Neural Networks and Deep Learning - Basics of Neural Network programming

    第二周:神经网络的编程基础(Basics of Neural Network programming) 二分类(Binary Classification) 这周我们将学习神经网络的基础知识,其中需要 ...

  5. 课程一(Neural Networks and Deep Learning)，第二周（Basics of Neural Network programming）—— 4、Logistic Regression with a Neural Network mindset

    Logistic Regression with a Neural Network mindset Welcome to the first (required) programming exerci ...

  6. 课程一(Neural Networks and Deep Learning)，第二周（Basics of Neural Network programming）—— 3、Python Basics with numpy (optional)

    Python Basics with numpy (optional)Welcome to your first (Optional) programming exercise of the deep ...

  7. 课程一(Neural Networks and Deep Learning)，第二周（Basics of Neural Network programming）—— 0、学习目标

    1. Build a logistic regression model, structured as a shallow neural network2. Implement the main st ...

  8. Deep Learning 学习笔记（4）：Logistic Regression 逻辑回归

    逻辑回归主要用于解决分类问题,在现实中有更多的运用, 正常邮件or垃圾邮件 车or行人 涨价or不涨价 用我们EE的例子就是: 高电平or低电平 同时逻辑回归也是后面神经网络到深度学习的基础. (原来 ...

  9. 课程一(Neural Networks and Deep Learning)，第二周（Basics of Neural Network programming）—— 2、编程作业常见问题与答案（Programming Assignment FAQ）

    Please note that when you are working on the programming exercise you will find comments that say &q ...

随机推荐

  1. LeetCode 044 Wildcard Matching

    题目要求:Wildcard Matching Implement wildcard pattern matching with support for '?' and '*'. '?' Matches ...

  2. docker centos容器无法yum

      问题 dockerfile yum -y install vim的时候一直未响应 但是在本地虚拟机centos7上运行则没问题   https://blog.csdn.net/jimiao_xxx ...

  3. C语言网络编程（Linux && Windows）（1）

    和朋友一起做课程设计,同时学习C语言的网络编程,以前写的都是python网络编程,但python很多的库都是封装好的,大部分人在使用的时候不会去了解底层的实现,这样对长远的学习不太好,也改正自己这方面 ...

  4. iOS崩溃日志 如何看

    日志主要分为六个部分:进程信息.基本信息.异常信息.线程回溯.线程状态和二进制映像. 我们在进行iPhone应用测试时必然会在"隐私"中找到不少应用的崩溃日志,但是不会阅读对于很多 ...

  5. 1、tensorflow 框架理解

    2020/10/31 参考:https://blog.csdn.net/mzpmzk/article/details/78636127 1. 两大步骤:定义图define the graph, 进行计 ...

  6. ActionResult的返回类型

    ActionResult是控制器方法执行后返回的结果类型,控制器方法可以返回一个直接或间接从ActionResult抽象类继承的类型,如果返回的是非ActionResult类型,控制器将会将结果转换为 ...

  7. 题解-CF1437E Make It Increasing

    题面 CF1437E Make It Increasing 给 \(n\) 个数 \(a_i\),固定 \(k\) 个下标 \(b_i\),求只修改不在 \(b_i\) 中的下标的值使 \(a_i\) ...

  8. MySQL和sparkSQL合并行

    表A 表B 从表A到表B MySQL 写法:select name, group_concat(score seperate ';') as score from A group by name sp ...

  9. js实现弹幕

    弹幕是一个很常见的功能,下面是本人封装的一个小小的实现方案,存在不足之处可以提出来或自由改进. 直接上代码:复制可运行 <!DOCTYPE html> <html> <h ...

  10. EasyX 简易绘图工具接口整理

      EasyX Library for C++ (Ver:20190415(beta)) http://www.easyx.cn EasyX.h 1 #pragma once 2 3 #ifndef ...