2.4 吳恩達《神經網絡與深度學習》——梯度下降法

【上節回顧】在上一講裏，我們學習了logistic迴歸模型，也知道了損失函數。損失函數，是衡量單一訓練樣例的效果。你還知道了成本函數，成本函數用於衡量參數w和b的效果，在全部訓練集上來衡量。 下面我們討論如何使用梯度下降法，來訓練或學習訓練集上的參數w和b。 回顧一下，這裏是熟悉的logistic迴歸算法。第二行是成本函數J，成本函數J是參數w和b的函數，它被定義爲平均值，即1/m的損失函數之和。

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