機器學習之旅（五）

吳恩達教授的機器學習課程的第五週相關內容： 1、代價函數 首先引入一些便於稍後討論的新標記方法： 假設神經網絡的訓練樣本有 m 個，每個包含一組輸入 x 和一組輸出信號 y， L 表示神經網絡層數， S I 表示每層的 neuron 個數(SL 表示輸出層神經元個數)， S L 代表最後一層中處理 單元的個數。 將神經網絡的分類定義爲兩種情況：二類分類和多類分類， 在邏輯迴歸中，我們只有一個輸出變

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