吴恩达深度学习 —— 2.4 梯度下降

在上一节中学习了逻辑回归模型，也知道了损失函数，损失函数是衡量单一训练样例的效果，还知道了成本函数，成本函数用于衡量参数w和b的效果，在全部训练集上来衡量，下面我们讨论如何使用梯度下降法来训练或学习训练集上的参数w和b。 回归一下，以下图中是熟悉的逻辑回归算法，第二行是成本函数，成本函数J是参数w和b的函数，它被定义为平均值，即 1 m \frac{1}{m} m1​的损失函数之和，损失函数可以衡

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