吴恩达神经网络和深度学习课程自学笔记（二）之神经网络基础

一：一些符号表示 例如将图片转换为像素点后输入。 n 是特征维度，m 是样本（x，y）数量。向量X是n*m维向量，Y是1*m维向量。 使用列向量，计算更方便。python中 X.shape命令输出X的维度。 二：logistics回归 y^是预测值，y^ = P（y=1|x）。w 是n 维向量，b 是一个实数。 令z = w^T * x + b ，则有：                      

>>阅读原文<<