Deep Learning —— Andrew Ng
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Deep Learning —— Andrew Ng相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
Binary Classification
把图像展平成一个列向量x，x作为输入得到输出y，y是一个判断是猫或不是猫的概率。
Notation used in this course
如果有m个训练样本，直观的做法可能是用for循环遍历所有的样本。但是在深度学习中应该像上图这样，把m个样本合成一个m列的向量（或矩阵），从而实现并行计算。
Logistic Regression
Sigmoid函数：(displaystyle sigma(z) = frac{1}{1+e^{-z}})
practice:
总结：
- y是概率，通过y = wx + b这种线性回归的方法无法使y的值在0~1，于是我们引入Sigmoid函数，由线性回归变成逻辑回归。
Logistic Regression Cost Function
以上是关于Deep Learning —— Andrew Ng的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
paper 124：转载无监督特征学习——Unsupervised feature learning and deep learning
reinforcement learning和deep learning的区别
andrew ng machine learning week8 非监督学习